"기차와 테스트가 다른 분포(조건부)에서 얻은 경우입니다. 즉, 기차에서 학습한 모델이 단순히 테스트에 없다는 신호입니다. 처리 방법 - 가장 간단한 옵션은 다른 유효성 검사 체계를 시도하는 것입니다. , 시간별, 다른 그룹별 등. 더 복잡한 것은 소위 adversarial validation 입니다. 먼저 기차를 테스트와 구별하는 모델을 만든 다음 테스트와 가장 유사한 기차 부분을 다음과 같이 사용합니다. 검증 세트."
"기차와 테스트가 다른 분포(조건부)에서 얻은 경우입니다. 즉, 기차에서 학습한 모델이 단순히 테스트에 없다는 신호입니다. 처리 방법 - 가장 간단한 옵션은 다른 유효성 검사 체계를 시도하는 것입니다. , 시간별, 다른 그룹별 등. 더 복잡한 것은 소위 adversarial validation 입니다. 먼저 기차를 테스트와 구별하는 모델을 만든 다음 테스트와 가장 유사한 기차 부분을 다음과 같이 사용합니다. 검증 세트."
참고로 저는 블로그를 버립니다. 여기에서 당신은 메모를 찾기 위해 괴로워합니다.
나는 기사를 읽었습니다. 아이디어는 흥미 롭습니다. 하지만 결과는 기차가 아니라 테스트에 적합할 것이라고 생각합니다. 새로운 데이터가 더 다르면 다시 50/50을 얻습니다.
도서관 : 참고로 저는 블로그를 버립니다. 여기에서 당신은 당신의 메모를 찾기 위해 괴로워합니다.
나는 기사를 읽었습니다. 아이디어는 흥미 롭습니다. 하지만 결과는 기차가 아니라 테스트에 적합할 것이라고 생각합니다. 새로운 데이터가 더 다르면 다시 50/50을 얻습니다.
달라지는 것은 데이터가 아니라 결과라는 점을 지적하고 싶었지만, 이제 모델 구성에 참여하지 않은 표본에 주변 데이터에 대한 정보를 실제로 추가하면 어떨까? 트리의 예일 경우 마지막 분할 전에 다른 예측 변수에 대한 통계를 살펴보고 통계적으로 긍정적인 분류 옵션을 표시하는 예측 변수를 식별하고 이러한 예측 변수가 마지막 분할의 예측 변수와 상관 관계가 없는지 확인합니다. 샘플을 선택하면 마지막 분할을 선택할 때 고려되지 않은 시장 상태에 대한 추가 정보가 있습니다. 나무는 탐욕의 원칙에 따라 만들어지며, 마지막 분할에서 일반적으로 예측자 간의 경쟁이 열립니다.
그러면 A>X뿐만 아니라 A>X1 && B >X2 && C>X3 으로 분할됩니다. 환경에 대한 정보를 고려하십시오.
Некоторые наши читатели скептически отнеслись к недавней заметке о том, что заводы GlobalFoundries могут стать кузницей терминаторов, а зря. Компания GlobalFoundries снова спешит удивить глубиной интереса к теме искусственного интеллекта и производства кремниевых «мозгов». На этот раз вместе с бельгийскими разработчиками. Совместным...
말하지 않겠지만 아날로그 숫자는 바로 값이고 디지털 숫자는 이 숫자로 변환해야 한다고 생각합니다.
이제 프로세서가 가열되고 시간이 지남에 따라 아날로그가 떠다니고(오류가 발생함) 추가로 많은 소음이 발생하지 않을까 걱정됩니다.
조금 다른, 디지털 컴퓨터는 0과 1의 형태로 정보를 처리합니다. 도체에 전류가 있든 없든 더 높은 수준의 배열을 형성합니다. 아날로그 신호는 비임계화를 통해 디지털로 변환될 수 있습니다. 그러나 여기에는 도체에 전류가 있거나 없다는 사실이 아니라이 도체의 전압 수준, 즉 그들이 어떻게 든 추가하는 법을 배운 아날로그 신호인 추가 및 수학적 연산이 있다고 생각합니다. 글쎄, 어리석게도 숫자 5가 필요하면 프로세서 다리에서 5볼트입니다. 숫자 8.345354346346이 필요하면 동일한 볼트 수입니다.
제 영상에서 말했듯이 생물학적 뉴런과 관련하여 현재 구현되지 않은 두 개의 아킬레스건이 있습니다. 첫 번째는 뉴런 간의 연결을 끊고 설정하는 것이 가능하고 두 번째는 디지털 형식의 작업으로 소수점 이하 숫자 순서의 차원 형태로 비임계화가 있습니다. 아날로그 세계에서 이러한 비트 깊이는 훨씬 더 크며 각 뉴런에 대해 개별적이라고 생각합니다. 즉, 아날로그 신호는 소수점 이하 무한 자릿수로 숫자를 정제할 수 있을 때 무한 비트 깊이를 갖습니다. . 실수의 세계는 이렇다 :-)
내가 올바르게 이해하고 프로세서가 아날로그 신호로 작동한다면 이것은 아킬레스건의 한쪽 발 뒤꿈치가 이미 파괴 된 진정한 돌파구입니다 .... 결국, 당신과 함께 우리 머리 내부에서 뉴런은 신호를 서로에게 전송합니다. 아날로그 형식.
오늘 나는 또한 엄청난 양의 코드를 작성했습니다. 흥미로운 것을 얻었습니다.
내일 나는 터미널에서 테스트할 것이다.
나는 여전히 그 봇의 리버스 엔지니어링을 시도하고 있습니다 .. 분명히 이미 완료되었습니다 :D 및 더 나은각 거래에서 공제
"초기 시리즈" - 가격입니까 아니면 샘플입니까? 선택을 취소합니다.
입찰 증분.
기억을 위해
"기차와 테스트가 다른 분포(조건부)에서 얻은 경우입니다. 즉, 기차에서 학습한 모델이 단순히 테스트에 없다는 신호입니다. 처리 방법 - 가장 간단한 옵션은 다른 유효성 검사 체계를 시도하는 것입니다. , 시간별, 다른 그룹별 등. 더 복잡한 것은 소위 adversarial validation 입니다. 먼저 기차를 테스트와 구별하는 모델을 만든 다음 테스트와 가장 유사한 기차 부분을 다음과 같이 사용합니다. 검증 세트."
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"기차와 테스트가 다른 분포(조건부)에서 얻은 경우입니다. 즉, 기차에서 학습한 모델이 단순히 테스트에 없다는 신호입니다. 처리 방법 - 가장 간단한 옵션은 다른 유효성 검사 체계를 시도하는 것입니다. , 시간별, 다른 그룹별 등. 더 복잡한 것은 소위 adversarial validation 입니다. 먼저 기차를 테스트와 구별하는 모델을 만든 다음 테스트와 가장 유사한 기차 부분을 다음과 같이 사용합니다. 검증 세트."
나는 기사를 읽었습니다. 아이디어는 흥미 롭습니다. 하지만 결과는 기차가 아니라 테스트에 적합할 것이라고 생각합니다. 새로운 데이터가 더 다르면 다시 50/50을 얻습니다.
참고로 저는 블로그를 버립니다. 여기에서 당신은 당신의 메모를 찾기 위해 괴로워합니다.
나는 기사를 읽었습니다. 아이디어는 흥미 롭습니다. 하지만 결과는 기차가 아니라 테스트에 적합할 것이라고 생각합니다. 새로운 데이터가 더 다르면 다시 50/50을 얻습니다.
달라지는 것은 데이터가 아니라 결과라는 점을 지적하고 싶었지만, 이제 모델 구성에 참여하지 않은 표본에 주변 데이터에 대한 정보를 실제로 추가하면 어떨까? 트리의 예일 경우 마지막 분할 전에 다른 예측 변수에 대한 통계를 살펴보고 통계적으로 긍정적인 분류 옵션을 표시하는 예측 변수를 식별하고 이러한 예측 변수가 마지막 분할의 예측 변수와 상관 관계가 없는지 확인합니다. 샘플을 선택하면 마지막 분할을 선택할 때 고려되지 않은 시장 상태에 대한 추가 정보가 있습니다. 나무는 탐욕의 원칙에 따라 만들어지며, 마지막 분할에서 일반적으로 예측자 간의 경쟁이 열립니다.
그러면 A>X뿐만 아니라 A>X1 && B >X2 && C >X3 으로 분할됩니다. 환경에 대한 정보를 고려하십시오.
기사 에서 어떤 종류의 아날로그 계산 - 누가 이해 했습니까?
말하지 않겠지만 아날로그 숫자는 바로 값이고 디지털 숫자는 이 숫자로 변환해야 한다고 생각합니다.
이제 프로세서가 가열되고 시간이 지남에 따라 아날로그가 떠다니고(오류가 발생함) 추가로 많은 소음이 발생하지 않을까 걱정됩니다.
말하지 않겠지만 아날로그 숫자는 바로 값이고 디지털 숫자는 이 숫자로 변환해야 한다고 생각합니다.
이제 프로세서가 가열되고 시간이 지남에 따라 아날로그가 떠다니고(오류가 발생함) 추가로 많은 소음이 발생하지 않을까 걱정됩니다.
조금 다른, 디지털 컴퓨터는 0과 1의 형태로 정보를 처리합니다. 도체에 전류가 있든 없든 더 높은 수준의 배열을 형성합니다. 아날로그 신호는 비임계화를 통해 디지털로 변환될 수 있습니다. 그러나 여기에는 도체에 전류가 있거나 없다는 사실이 아니라이 도체의 전압 수준, 즉 그들이 어떻게 든 추가하는 법을 배운 아날로그 신호인 추가 및 수학적 연산이 있다고 생각합니다. 글쎄, 어리석게도 숫자 5가 필요하면 프로세서 다리에서 5볼트입니다. 숫자 8.345354346346이 필요하면 동일한 볼트 수입니다.
제 영상에서 말했듯이 생물학적 뉴런과 관련하여 현재 구현되지 않은 두 개의 아킬레스건이 있습니다. 첫 번째는 뉴런 간의 연결을 끊고 설정하는 것이 가능하고 두 번째는 디지털 형식의 작업으로 소수점 이하 숫자 순서의 차원 형태로 비임계화가 있습니다. 아날로그 세계에서 이러한 비트 깊이는 훨씬 더 크며 각 뉴런에 대해 개별적이라고 생각합니다. 즉, 아날로그 신호는 소수점 이하 무한 자릿수로 숫자를 정제할 수 있을 때 무한 비트 깊이를 갖습니다. . 실수의 세계는 이렇다 :-)
내가 올바르게 이해하고 프로세서가 아날로그 신호로 작동한다면 이것은 아킬레스건의 한쪽 발 뒤꿈치가 이미 파괴 된 진정한 돌파구입니다 .... 결국, 당신과 함께 우리 머리 내부에서 뉴런은 신호를 서로에게 전송합니다. 아날로그 형식.
기사 에서 어떤 종류의 아날로그 계산 - 누가 이해 했습니까?
진공관 트랜지스터 같은 것은 아주 작은 것 같습니다.