Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 384
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8h nem sequer tentou, foi direto para a versão gratuita completa, mas precisa de uma conta
Sim, encontrei-o, entrei, brinquei por aí...
E como posso especificar onde estão as características e onde está o alvo?
Sim, encontrei-o, entrei, brinquei por aí...
Como você especifica onde estão as características e onde está o alvo?
No módulo Modelo de trem, você especifica os alvos. Eu recomendo fazer um exemplo de treinamento primeiro, é muito fácil entender com o que se conectar.
https://docs.microsoft.com/ru-ru/azure/machine-learning/machine-learning-create-experiment
Sim, é uma miúda simpática...
Se o resultado pudesse ser exportado para código C++, compilado pelo menos em uma dll, valeria a pena!
Sim, é uma miúda simpática...
Se apenas o resultado pudesse ser exportado para código C++, compilado em um dll pelo menos, valeria a pena!
Mas nada impede de escrever tudo em R, ensiná-lo e desenvolvê-lo lá e depois usar o modelo pronto no seu PC. Mas, em geral, a web api também é fixe.
Bem, nada mal, quanto a uma aplicação web...
Bem, nada mal, quanto a uma aplicação web...
Deslizador do limiar para a esquerda, é mais preciso :) Este aplicativo está na nuvem azul com muito poder de processamento, eu ainda não fiz nenhum projeto grande, mas é suposto ler muito rápido. E se não for rápido o suficiente, há também este pluch da Microsoft: https://www.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/
Vou ter que verificar, treinar uma grelha com parâmetros diferentes, escolhida via AG e ver a rapidez com que o estúdio lida com isso.
Comparação de desempenho com TensorFlow e MxNet https://www.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/blog/2017/06/microsofts-high-performance-open-source-deep-learning-toolkit-now-generally-available/
Deslizador do limiar para a esquerda, será mais preciso :) Esta aplicação está na nuvem azul com muito poder de processamento, ainda não fiz nenhum grande projecto, mas é suposto ser muito rápido. E se não for rápido o suficiente, há outro da Microsoft: https://www.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/
Vou ter que verificar, fazer algum treino de grelha com diferentes parâmetros ajustados via GA e ver a rapidez com que o estúdio lida com isso
Comparação de desempenho com TensorFlow e MxNet https://www.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/blog/2017/06/microsofts-high-performance-open-source-deep-learning-toolkit-now-generally-available/
Não sai mais preciso.
Não sai mais preciso.
mas será necessário fazer árvores de 2 classes neste exemplo? e que precisão deveria ser?
Ainda não sei nada sobre numerai, vou ler sobre )
é necessário fazer árvores de 2 classes neste exemplo? e qual deve ser a precisão?
quanto mais melhor, melhor, melhor, melhor, melhor, melhor.
Eles dão-te estes empregos? Eu entendo que este é o fundo de cobertura, se te inscreveres, o que é que ele vai dar?
Eu vou correr com modelos diferentes, até agora o mesmo que você tem 0,5