Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 190
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Yani yapılmasında fayda var. Yani 4 bölme yerine bunun yeterli olmadığı aşikar, 40 bölme yapmanız gerekiyor. 4 çekirdek için hesaplaması 10 kat daha uzun sürecek ama sağlamlık adına zamandan fedakarlık yapılabileceğine inanıyorum.
Açık değil.
Örneğin günlük alım satım için 1 saat beklemek yerine hesaplamalar için 10 saat beklemek kabul edilemez. Bilgisayarı bir gecede bıraksak bile, açıkça güncel olmayan verilere dayanan bir model elde edeceğiz.
Bu nedenle, hesaplama süresi ve simülasyon kalitesi arasında makul bir uzlaşma gereklidir. Ve en uygun seçenek: paralel olarak hesaplanabilen her şey paralelleştirilmelidir ve sırayla hesaplanamayan her şey.
Aşırı durumlarda, bilgisayarı daha fazla çekirdeğe yükseltebilir veya birkaç kişisel bilgisayardan bir bilgi işlem kümesi oluşturabilirsiniz.
Bir makine öğrenimi algoritmasının kodunun genellikle daha fazla optimizasyon potansiyeline sahip olduğu gerçeğinden bahsetmiyorum.
Bazı çoklu görevlerin CPU'dan GPU'ya aktarılması da mümkündür.
Onlar. Sorunu çözmek için birçok potansiyel seçenek vardır (listeye devam edilebilir) ve yazılımda "kamburluk oluşturmak" bunların en iyisi değildir ve deneyimlerin gösterdiği gibi, çoğu zaman en yetersiz olanıdır.
Açık değil.
Örneğin günlük alım satım için 1 saat beklemek yerine hesaplamalar için 10 saat beklemek kabul edilemez. Bilgisayarı bir gecede bıraksak bile, açıkça güncel olmayan verilere dayanan bir model elde edeceğiz.
Bu nedenle, hesaplama süresi ve simülasyon kalitesi arasında makul bir uzlaşma gereklidir. Ve en uygun seçenek: paralel olarak hesaplanabilen her şey paralelleştirilmelidir ve sırayla hesaplanamayan her şey.
Aşırı durumlarda, bilgisayarı daha fazla çekirdeğe yükseltebilir veya birkaç kişisel bilgisayardan bir bilgi işlem kümesi oluşturabilirsiniz.
Bir makine öğrenimi algoritmasının kodunun genellikle daha fazla optimizasyon potansiyeline sahip olduğu gerçeğinden bahsetmiyorum.
Bazı çoklu görevlerin CPU'dan GPU'ya aktarılması da mümkündür.
Onlar. Sorunu çözmek için birçok potansiyel seçenek vardır (listeye devam edilebilir) ve yazılımda "kamburluk oluşturmak" bunların en iyisi değildir ve deneyimlerin gösterdiği gibi, çoğu zaman en yetersiz olanıdır.
"Kamburlu versiyon" üzerinde ısrar etmiyorum, sadece soruyorum: veriler ne kadar fazla seçeneğe bölünürse, sonuçları analiz ederek eğitim o kadar iyi elde edilebilir. Diyelim ki vakaların %90'ında modelin test verileri üzerinde yeterli sonuçlar gösterdiğini görüyoruz ve sadece %10'unda fazla uydurma alıyoruz, bu da modelin kendisinin bir değere sahip olduğu anlamına geliyor. Ve tersi ise - işleme için. Ve verileri sadece 4 farklı seçeneğe bölersek, fazla uyumlu bir model elde etme olasılığımız son derece yüksektir.
Yine, "donanım" yönlerine değinmiyorum, sadece "yazılım" olanları belirtiyorum.
...
Tanınmışlara göre avantajları yok ..... ama kimse inanmayacak)))
"Avantajları olan" iyi bilinen belirli bir örnek verin.
Ve sonra sizden, her zaman bir örnek vermemeniz, yazılımı göstermemeniz ile biten asılsız eleştiriler dışında hiçbir şey yok (her şey kesinlikle gizlidir, tanıklar çıkarılır). Öte yandan, sizden başka kimsenin onaylayamayacağı veya çürütemeyeceği bazı gerçek dışı rakamlar çiziyorsunuz.
Doldurulması gereken banal bir soru: Eğer alıntılara göre, bir kuruş genelleme yeteneği ile% 92'yi "alma fırsatınız varsa", o zaman neden hala "avantajı olmayan birini" boş eleştiriyle meşgul ediyorsunuz? iyi bilinen ..." ve satın alma ile uğraşmıyor : fabrikalar, gazeteler, gemiler, adalar, yatlar vb.? Ve Forbes'un kapağında yüzünüze hayran olmak ne zaman mümkün olacak?
Doğrusal modellerde etkileşimlerin yorumlanması için açık kurallar vardır. Doğrusal kombinasyon yorumundan biraz daha karmaşıktırlar: https://www.r-bloggers.com/interpreting-interaction-coective-in-r-part1-lm/
Ancak anlamlı etkileşimler bulmak için birçok kombinasyonu incelemeniz gerekir. İşte pusu.
Baktım, teşekkürler.
"Etkileşim" kelimesinin yeni bir anlayışına rağmen, şaşkınlığım sadece yoğunlaştı.
Benim şaşkınlığım, istatistiklerdeki herhangi bir rakamın bir içeriğe sahip olması gerektiği gerçeğine dayanıyor.
Aşağıdaki denklemi alıyoruz lm
zz ~ rsi*stoch
Bireysel olarak, göstergelerin her birinin bir anlamı vardır, ancak ürünlerinin anlamı nedir? Bu "etkileşim"in anlamı nedir? Yoksa bilinmeyen içeriğin yeni bir tahmincisi mi alıyoruz ve bunun hedef değişkeni nasıl etkilediğini mi görüyoruz?
Baktım, teşekkürler.
"Etkileşim" kelimesinin yeni bir anlayışına rağmen, şaşkınlığım sadece yoğunlaştı.
Benim şaşkınlığım, istatistiklerdeki herhangi bir rakamın bir içeriğe sahip olması gerektiği gerçeğine dayanıyor.
Aşağıdaki denklemi alıyoruz lm
zz ~ rsi*stoch
Bireysel olarak, göstergelerin her birinin bir anlamı vardır, ancak ürünlerinin anlamı nedir? Bu "etkileşim"in anlamı nedir? Yoksa bilinmeyen içeriğin yeni bir tahmincisi mi alıyoruz ve bunun hedef değişkeni nasıl etkilediğini mi görüyoruz?
Bazen seni dinlemek komik oluyor)
Klasik regresyonda etkileşim tam olarak çarpma olarak kabul edilse de, çarpmadan fiziksel olarak yeni bir varlık elde edilmez.
Birinci tahmin edicinin eğim açısı, ikinci tahmin edicinin seviyesine bağlı olacaktır. Etkileşimin özü budur. Bu basitleştirilmiştir. Nüanslar var. Ancak böyle bir denklemin tüm katsayılarını bilerek, örneğin x1 seviyesindeki 1'lik bir artışın, x2 = 3 seviyesindeki hedef seviyesinde 0.1'lik bir artışa yol açacağını söyleyebiliriz.
"Kamburlu versiyon" üzerinde ısrar etmiyorum, sadece soruyorum: veriler ne kadar fazla seçeneğe bölünürse, sonuçları analiz ederek eğitim o kadar iyi elde edilebilir.
...
Yine, "donanım" yönlerine değinmiyorum, sadece "yazılım" olanları belirtiyorum.
Diyelim ki, herhangi bir aptal 10 yinelemelik bir döngü alıp yapıştırabilir, böylece numunenin parçaları üzerinde desenlerin eşit olmayan dağılımı olasılığını biraz azaltmak adına hesaplama süresini bir büyüklük sırasına göre arttırır. jPrediction'ın kaynakları kamuya açıktır ve çok kaşınan herkes için değişiklik yapılabilir.
Zamanımı ve çabalarımı daha umut verici bir şekilde hedeflere ulaşmak için harcamak benim için çok daha ilginç: daha yüksek genelleme kabiliyetine sahip eğitim modelleri için bir bilgisayarın hesaplama ve zaman kaynakları açısından daha az talepkar bir algoritma oluşturmak.
Diyelim ki, herhangi bir aptal 10 yinelemelik bir döngü alıp yapıştırabilir, böylece örneğin parçaları üzerinde desenlerin eşit olmayan dağılımı olasılığını biraz azaltmak adına hesaplama süresini bir büyüklük sırasına göre arttırır. jPrediction'ın kaynakları kamuya açıktır ve çok kaşınan herkes için değişiklik yapılabilir.
Zamanımı ve çabalarımı benzer bir hedefe daha umut verici bir şekilde ulaşmak için harcamak benim için çok daha ilginç: bir bilgisayarın bilgi işlem ve zaman kaynakları açısından daha az talepkar bir algoritma oluşturmak.
Yuri, senden yazılımındaki bir şeyi yeniden yapmanı veya bitirmeni istemiyorum ve Java'da bunda pek iyi değilim, bu nedenle, uzun zamandır kodunuza bakmak istememe rağmen, hala orada hiçbir şey anlamıyorum .
Sadece teorik soruyu soruyorum, sence verileri mümkün olduğunca çok seçeneğe bölmek mümkün olsaydı iyi olur muydu? Evet veya Hayır.
...
Sadece teorik soruyu soruyorum, sence verileri olabildiğince çok seçeneğe bölmek mümkün olsaydı iyi olur muydu? Evet veya Hayır.
"Beceri değil, sayı" ilkesine göre önemsiz bir şekilde çözülen sorunları tartışmak anlamsızdır. Örneğin, bir kazıcı günde n metrelik bir hendek kazabiliyorsa, o zaman m kazıcı aynı hendeği aynı anda m * n metre mesafede kazabilir. Ve tartışacak ne var? Bir hendek kazmak için zaman çok önemliyse, son teslim tarihine kalan süreyi gün olarak bir kazıcının bir günde kazabileceği mesafeye bölün ve öngörülemeyen durumlar için birkaç ek kazıcı daha sağlayın. Sorunun çözümü önemsiz ve burada tartışılacak bir şey yok.
Çözümü o kadar da önemsiz olmayan sorunları tartışabilirsiniz, örneğin, aynı hendeği aynı anda daha az kazıcıyla kazmanın verimliliği nasıl artırılır? Seçenekler şimdiden ortaya çıkıyor, örneğin: kepçeleri bir ekskavatörle değiştirmek veya küreklerini geliştirmek vb. vb..
"Beceri değil, sayı" ilkesiyle önemsiz bir şekilde çözülen sorunları tartışmanın bir anlamı yok. Örneğin, bir kazıcı günde n metrelik bir hendek kazabiliyorsa, o zaman m kazıcı aynı hendeği aynı anda m * n metre mesafede kazabilir. Ve tartışacak ne var? Hendek açma süresi kritikse, son tarihe kadar kalan süreyi kazıcı sayısına bölmeniz ve öngörülemeyen durumlar için birkaç ek kazıcı daha sağlamanız gerekir. Sorunun çözümü önemsiz ve burada tartışılacak bir şey yok.
Çözümü o kadar da önemsiz olmayan sorunları tartışabilirsiniz, örneğin, aynı hendeği aynı anda daha az kazıcıyla kazmanın verimliliği nasıl artırılır? Seçenekler şimdiden ortaya çıkıyor, örneğin: kepçeleri bir ekskavatörle değiştirmek veya küreklerini geliştirmek vb. vb..
Cevap süslü, ben bunu "Evet" olarak görüyorum.
Diyelim ki evde her biri 4 adet 8 çekirdekli işlemciye sahip 64 kümeden oluşan bir rafım var, neden böyle amaçlar için kullanmayayım? Özellikle mantıklı olacaksa.
Burada 191 sayfada bağcıkları boşuna biledik. Tuzlu slurping olmadan herkesin eve gitme zamanı.
Bkz. https://www.mql5.com/ru/forum/3457/page3396#comment_2939962
Alıntı yaparım:
Her şey. Makine öğrenimi artık gerekli değil . Herkes olağan ofis paketi tarafından yenildi