Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 3318
Você está perdendo oportunidades de negociação:
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Registro
Login
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Se você não tem uma conta, por favor registre-se
O que é um critério de parada no treinamento de redes neurais em particular e no aprendizado de máquina em geral?
GPT Chat bot, [26.10.2023 13:19]
Os critérios de parada no treinamento de redes neurais e no aprendizado de máquina em geral dependem da tarefa e do algoritmo de aprendizado. Alguns critérios de parada comuns incluem:
1. Obtenção de erro suficientemente baixo: pode ser definido um valor de erro limite, abaixo do qual se considera que o modelo alcançou precisão suficiente. O treinamento é interrompido quando o erro no conjunto de dados de validação ou no conjunto de dados de teste atinge esse valor.
2. Convergência: é possível interromper o treinamento quando o modelo parar de melhorar significativamente após cada época de treinamento ou após um determinado número de iterações. Vários critérios podem ser usados aqui, como alteração no erro entre épocas, alteração nos pesos do modelo ou alteração nos valores previstos.
3. Limite de tempo excedido: o treinamento pode ser interrompido se o tempo de treinamento exceder um determinado limite.
4. Interrupção antecipada: pode ser usada uma estratégia de interrupção antecipada na qual o treinamento é interrompido quando o desempenho do modelo no conjunto de dados de validação ou no conjunto de dados de teste começa a se deteriorar após um determinado número de épocas de treinamento.
5. Atingir um número máximo de épocas: o treinamento pode ser limitado a um determinado número de épocas, após o qual o processo de treinamento é interrompido.
6. Número específico de iterações: Em alguns casos, é possível especificar um determinado número de iterações após as quais o treinamento será interrompido.
7. Controle de perda no conjunto de dados de treinamento: a execução do treinamento pode ser interrompida se a função de perda no conjunto de dados de treinamento atingir um determinado valor ou parar de diminuir.
A escolha do critério de interrupção depende da tarefa específica, dos dados disponíveis e do algoritmo de treinamento. Muitas vezes, é recomendável usar uma combinação de critérios diferentes para obter os melhores resultados.
Andrei, [26.10.2023 13:23]
Podemos dizer que o aprendizado é a essência da otimização, cujo objetivo é atingir um extremo global?
GPT Chat bot, [26.10.2023 13:23]
Sim, podemos dizer que o aprendizado no aprendizado de máquina pode ser considerado um processo de otimização, cujo objetivo é atingir um extremo global. O treinamento de um modelo se resume a encontrar uma combinação de parâmetros (pesos ou coeficientes) que minimize a função de perda ou maximize a função de avaliação.
A função de perda é uma medida da discrepância entre os valores previstos do modelo e os valores reais. O objetivo é encontrar valores dos parâmetros do modelo nos quais a função de perda atinja um mínimo (extremo global) para obter a melhor capacidade de previsão do modelo.
Algoritmos de otimização, como o gradiente de descida estocástico, algoritmos genéticos ou Charged System Search, são usados para atualizar os parâmetros do modelo e encontrar a solução ideal. Esses algoritmos procuram encontrar um extremo global ou um bom extremo local da função de perda para obter o melhor desempenho do modelo.
Assim, o aprendizado de máquina pode ser visto como uma otimização, em que o objetivo é encontrar uma combinação de parâmetros do modelo que minimize a função de perda e obtenha o melhor desempenho do modelo.
Pergunte ao GPT, quando você deve parar de aprender? Você mesmo ainda não respondeu a essa pergunta.
Eu sei as respostas até mesmo para as perguntas que você ainda não pensou em fazer. Continue assim. Quando você for construtivo, conversaremos.
Portanto, minhas deduções estão erradas, e a resposta é não - você tem uma ideia diferente do processo.
Não, não tenho. Sim. Não tenho uma visão diferente, mas muitas pessoas não gostam de chamar as coisas por seus nomes próprios por algum motivo.
Quando exatamente interromper o aprendizado é uma questão de escolha de metodologia. Eu apenas enfatizei que, sem a detecção de um extremo global, é impossível interromper o aprendizado (bem, ou forçosamente, o que não terá utilidade prática).
Por que não? Sim. Não tenho uma ideia diferente, mas é que muitas pessoas não gostam de chamar as coisas por seus nomes próprios por algum motivo.
Quando exatamente interromper o aprendizado é uma questão de escolha de metodologia, eu estava apenas enfatizando que é impossível interromper o aprendizado sem detectar um extremo global (bem, ou forçosamente, o que não terá utilidade prática).
Um ponto de interrupção antecipado não é um ponto de extremo global.
Eu sei as respostas até mesmo para as perguntas que você ainda não pensou em fazer. Continue assim. Quando você se tornar construtivo, conversaremos.
Está sendo grosseiro novamente? Talvez você saiba, mas não demonstra por algum motivo.
É como aquela piada:
- "Garota, você tem seios?
-Tenho!
-Por que você não os usa?
Um ponto de interrupção antecipado não é um ponto de extremo global.
Está sendo grosseiro novamente? Talvez você saiba, mas não demonstra.
É como aquela piada:
- "Garota, você tem seios?
-Sim!
-Por que não os está usando?
Não preciso mostrar nada a ninguém, não sou exibicionista. Eu não seria convencido se fosse você.
Não preciso mostrar nada a ninguém, não sou exibicionista. Eu não seria convencido se fosse você.
Qual de nós está sendo convencido?
Eu sei as respostas para perguntas que você ainda nem pensou em fazer. Continue assim.
Está bem. Você pode explicar o que isso significa? Quando exatamente você precisa interromper o treinamento? Na primeira iteração? Na segunda? Na terceira? Na centésima? Em qual delas?
De acordo com o critério de parada selecionado
Não tenho necessidade de mostrar nada a ninguém, não sou exibicionista. Eu não seria convencido se fosse você.