Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1838
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Estou a duplicar o vídeo, para o caso de alguém estar interessado. E eu sou um local nesta linha, por isso, qual é o objectivo... Talvez algum mágico lá vá querer discutir, etc. :-)
https://youtu.be/TlNk3fKkUxo
Inteligência artificial forte e fraca
Estou a duplicar o vídeo, para o caso de alguém estar interessado. E eu sou um local nesta linha, por isso, qual é o objectivo... Talvez algum mágico lá vá querer discutir, etc. :-)
https://youtu.be/TlNk3fKkUxo
Estou a duplicar o vídeo, para o caso de alguém estar interessado. E eu sou um local nesta linha, por isso, qual é o objectivo... Talvez algum mágico lá vá querer discutir, etc. :-)
https://youtu.be/TlNk3fKkUxo
Com o que há para discutir?
Apenas a opinião de um homem comum que pensa saber o que os gigantes da TI fazem no campo ))))
Estou a duplicar o vídeo, para o caso de alguém estar interessado. E eu sou um local nesta linha, por isso que se lixe... Talvez algum mágico lá vá querer discutir, etc. :-)
https://youtu.be/TlNk3fKkUxo
2) O sistema com reaprendizagem é bastante adequado para isso. Por exemplo, alimentamos um novo lote de dados de reconversão (contradizendo informações previamente memorizadas) e o coeficiente de conexão entre alguns neurônios é recalculado e torna-se zero. Isto poderia muito bem ser considerado um análogo de quebra de conexão física em um neurônio real. E outro neurônio recalculado de 0 para algum valor >0 - este é um análogo de criar uma nova conexão.
Há um bom artigo sobre o hubra
Como entender que uma rede neural vai resolver o seu problema. Um guia pragmático
questões teóricas surgiram, é possível treinar a NS:
1. como um gerador de sequência aleatória - análogo da função rand()
2. Como uma função para converter ulong em data/hora, ou seja, na entrada damos um número de ulong na saída obtemos ano/mês/dia/hora/minuto (com uma precisão especificada)
2) Ok - basta gerar dados de treinamento para os próximos 10000 anos e ensinar o modelo. Mas há um problema - além de 1 dia de correção a cada 4 anos (anos bissextos), há 1 dia de correção a cada 100 anos ou mais, para se ajustar à posição astronômica do planeta. A diferença com o calendário juliano durante 13 dias deve-se ao fato de que, durante algum tempo, eles não sabiam que essas correções eram necessárias. Em geral, haverá muitas correcções durante 10000 anos.
Misha prometeu um graal e foi populista 😄
1) Prof. Seveliev diz que não são 100 mil conexões por dia por neurônio que são quebradas, mas que há apenas cerca de 100 mil conexões por neurônio e uma média de 3 conexões por dia são criadas e quebradas.
2) O sistema com reaprendizagem é bastante adequado para isso. Por exemplo, alimentamos um novo lote de dados de reconversão (contradizendo informações previamente memorizadas) e o coeficiente de conexão entre alguns neurônios é recalculado e torna-se zero. Isto poderia muito bem ser considerado um análogo de quebra de conexão física em um neurônio real. E o outro neurônio recalculado de 0 para algum valor >0 - isto é um análogo da criação de uma nova conexão.
1. Bem, eu falei mal aqui. Eu estava falando em geral sobre o número de conexões entre neurônios, não uma....
2) Não há uma desconexão completa. Ainda há zero a ser transmitido. Embora haja alguma aproximação a este efeito. Bem feito!!!!
como um gerador de sequência aleatória - análogo de rand()
Se rand() é alimentado à entrada, o mais provável é que o "cérebro" não seja suficiente. Há algum tempo que ando a pesquisar dados aleatórios e não reparei em nada disso. Mas se você aprender passo a passo - conversão de sistemas numéricos, algoritmo, então ele deve funcionar.
Em geral, é interessante verificar um hardware muito poderoso.
Estou a duplicar o vídeo, para o caso de alguém estar interessado. E eu sou um local nesta linha, por isso, qual é o objectivo... Talvez algum mágico lá vá querer discutir, etc. :-)
https://youtu.be/TlNk3fKkUxo
Ahahahaha )))) LUTA!!!