Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2489
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E isso faz de si um especialista em redes neurais com 20 anos de experiência?)
Eu tenho MUITO grande experiência em treinamento e organização de sistemas de IA, bem como profundo conhecimento em teoria de NS. Mas você parece esquecer que eu era um professor e que eu explico tudo como se fosse pouco, então temos jovens no ramo, então na verdade eu falo em linguagem simples. Mas isso não faz de mim um guru ou um especialista. Eu apenas partilho as minhas experiências e observações que tenho visto.
Pergunte a si mesmo qual seria o apogeu de TODO o trabalho que você faz? Pessoalmente para mim, é um algoritmo claro para obter modelos, não há esquerda nem direita para se retirar. É o eterno salto entre métodos, a eterna enumeração dos dados fornecidos ou outros dados. Eu não tenho mais tudo isso, porque eu encontrei uma maneira e uso o tempo todo. Aqueles que ainda estão procurando, estão postando variantes de resultados e estão eternamente procurando e pesquisando.... Já encontrei tudo para mim, mas estou adicionando dados alternativos para análise, então... para não ficar entediado!
Só porque tenho MUITA e vasta experiência no ensino
bem como um conhecimento profundo da teoria de NS.
Apertar botões em 2 programas prontos para 5 anos NÃO faz de si um especialista em redes com 20 anos de experiência, porquê esta mentira infantil?
no treinamento e na organização de sistemas de IA
nomeia um autor de um livro de IA que tenhas lido.
Eu era professora e o que estou a ensinar é como um bebé.
Escrever posts em um fórum é ensinar?
Pessoalmente para mim, é um algoritmo claro para obter modelos, não é preciso desviar-se para a esquerda ou para a direita.
Faça um teste do seu algoritmo e pronto, é melhor do que 1000 palavras.
Apertar botões em 2 programas prontos para 5 anos NÃO faz de si um especialista em redes com 20 anos de experiência, porquê esta mentira infantil?
Minha querida, você não entende os fundamentos da otimização da máquina não é importante qual modelo você obtém, e qual você escolheu entre 10 igualmente obtidos, porque o algoritmo usa uma aprendizagem de particionamento aleatório que leva a resultados diferentes, mesmo que os valores métricos sejam idênticos, os coeficientes encontrados ainda serão diferentes e, portanto, funcionarão de forma diferente. E como a questão da troca de modelos se resume à escolha dos recebidos, o vencedor deste concurso será aquele que lida com a escolha para o uso prático dos modelos, e não aquele que procura novos métodos e combina os antigos, e escava na sua própria merda!
Diga o nome de um autor de um livro de IA que tenha lido.
Eu não li nenhuma.
Escrever posts em um fórum é ensinar?
É mais um esclarecimento, não mais....
Faça um teste ao seu algoritmo e pronto, será melhor que 1000 palavras...
É demasiado tempo para fazer um teste todas as semanas e juntá-los, e o trabalho da conta real que afixei. e não me lixes a cabeça!!!
p.s. O acordo é o seguinte.
Eu verifiquei novamente, encontrei o erro e construí alguns modelos novamente e tudo parece funcionar. Nas imagens do conjunto de dados da esquerda para a direita, previsão de catbust, previsão de rede neural em 2 camadas. As áreas brancas nas previsões do modelo mostram áreas com máxima probabilidade <0,3
Muito obrigado, a todos os que responderam e deram conselhos.
Eu verifiquei novamente, encontrei o erro e construí alguns modelos novamente e tudo parece funcionar. Nas imagens do conjunto de dados da esquerda para a direita, previsão de catbust, previsão de rede neural em 2 camadas. As áreas brancas nas previsões do modelo mostram áreas com probabilidade máxima <0,6
Muito obrigado, a todos os que responderam e deram conselhos.
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Discussão do artigo "Aprendizagem de máquinas por Yandex (CatBoost) sem aprendizagem de Phyton e R".
Aleksey Vyazmikin, 2021.11.06 03:27
Para aqueles que não entendem algumas das instruções sobre como montar e executar o CatBoost descritas no artigo, decidi fazer um vídeo clipe com o exemplo do EURUSD
O peixe foi encontrado, mas não muito.
Mas puramente fora da caixa, sem afinações - tudo de acordo com a metodologia. Eu não esperava encontrar nada, pois o artigo é puramente técnico em metodologia, e os preditores são na sua maioria osciladores padrão.
Eu não entendi nada, mas a música ainda está cantarolando na minha cabeça)
Já leu o artigo? Eu posso certamente adicionar um teste, mas vou perder a música :)
Escreva o que exatamente não entende - eu vou explicar, só não sei qual é a ênfase lá.