Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 232

 
toksik :

Bence, bir kişi en azından verileri çalıştırabilir ve 0.69300'ün (rastgele) altında bir mantık elde edebilirse, o zaman burada AI ve ML hakkında konuşma hakkına sahiptir, gerisi profesyonel olarak uygun değildir.

sonucum https://numer.ai/ai/toxic

https://numer.ai/ai/dr_tr

0.69184 tanıştım :)

İlginç rekabet ve ilginç ödüller.

Ayrıca, tahmin edicileri hangi temelde oluşturdukları da ilginç. Bağımlılıklarım genellikle zamanla kaybolur, yani. Modeli dosyanın ilk yarısında eğittim ve dosyanın ikinci yarısında hatanın her zamanki gibi zamanla artmasını bekledim. Ve orada - hayır, zamanla bozulma olmadan her şey çok durağan. Her ne kadar ticaretle ilgili veriler vaat edilmiş olsa da. Olağan dışı. Tablodaki satırların rastgele karıştırılması mümkündür.

 
Vladimir Perervenko :

Şube çok büyüdü ve okunamaz hale geliyor. MT4/5 terminalinde makine öğrenimi modellerinin yalnızca bunun sorunsuz yapılmasına izin veren dillerde kullanılmasıyla ilgili belirli konuların tartışılacağı yeni bir "RUserGroup" şubesi başlatmayı öneriyorum. İki tane biliyorum (R, Python). Kodun sağlanması ile yürütülecek tartışma. Makine öğrenimi alanında diğer dillerde deneyimi olan uzmanlar da davetlidir.

Önceki gönderilerde yayınlanan bir evrişimli ağ örneği ile başlayabiliriz.

İyi şanlar

BEN İÇİN! ama yine de berbatlar :(

Başka bir sorum var: Sizce konvolüsyonel bir ağın geleneksel bir ağa göre gerçek avantajı nedir? tabii ki piyasada)

 
ıvan_11 :
birkaç sayfa önce cevaplandınız - bir fikriniz var, 5 dakika içinde kontrol etmeniz gerekiyor (1 gün, haftada). ve fikrinizin uygulanabilir mi yoksa başlangıçta ölü mü olduğu bilinmiyor. Hangi seçeneği seçersiniz - bir öğrencinin 5 dakikada anlayabileceği hazır bir paket mi kullanacaksınız yoksa eksiksiz bir altyapıyı tekrar kendi başınıza mı yazacaksınız? ikinci seçenek ise, o zaman bu sadomazoşizmdir ve normal insanlar sizinle yolda değildir))
Nasıl bir altyapıdan bahsediyoruz? Bu onların yöntemleri ve sınıflarıyla ilgili, büyük Nikolai Kositsyn bunu nasıl yaptı? Eğer öyleyse, o zaman bu normalden fazla, ama herkese verilmez.
 
toksik :

Bence, bir kişi en azından verileri çalıştırabilir ve 0.69300'ün (rastgele) altında bir mantık elde edebilirse, o zaman burada AI ve ML hakkında konuşma hakkına sahiptir, gerisi profesyonel olarak uygun değildir.

sonucum https://numer.ai/ai/toxic

Bu sitenin gerçek robot ticareti ile nasıl bir ilgisi olduğu çok açık değil. Bir web platformu mu?
 
mytarmailS:

BEN İÇİN! ama yine de berbatlar :(

Başka bir sorum var: Sizce konvolüsyonel bir ağın geleneksel bir ağa göre gerçek avantajı nedir? tabii ki piyasada)

Evrişimli ağlar, matrislerle temsil edilen verileri sınıflandırmaya odaklanır. Derin olanlara göre herhangi bir avantaj görmüyorum ve verilerimiz bir zaman serisi olduğu için LSTM'nin daha uygun bir model olduğunu düşünüyorum.

Örnek ayrıştırma için sunulmuştur, çünkü üzerinde yorum yapılabilecek bir kod vardır ve herkesin bilmesi için faydalı olacak birkaç temel hata vardır. Tabii yazar için ilginç değilse.

İyi şanlar

 
Vladimir Perervenko :
mytarmailS:

BEN İÇİN! ama yine de berbatlar :(

Başka bir sorum var: Sizce konvolüsyonel bir ağın geleneksel bir ağa göre gerçek avantajı nedir? tabii ki piyasada)

Evrişimli ağlar, matrislerle temsil edilen verileri sınıflandırmaya odaklanır. Derin olanlara göre herhangi bir avantaj görmüyorum ve verilerimiz bir zaman serisi olduğu için LSTM'nin daha uygun bir model olduğunu düşünüyorum.

Örnek ayrıştırma için sunulmuştur, çünkü üzerinde yorum yapılabilecek bir kod vardır ve herkesin bilmesi için faydalı olacak birkaç temel hata vardır. Tabii yazar için ilginç değilse.

İyi şanlar

Evet, aslında herkes ilgileniyor, sadece yazar değil ...

Ayrıca, evrişimli ağın tanımada ölçeklenebilirlik özelliğine sahip olduğu, yani bir nesneyi (desen) eğitim setinden boyut ve şekil olarak biraz farklı olsa bile tanıyabileceğine dair bir fikir duydum, bu mu? doğru?

 
Dr.Tüccar :

Ayrıca, tahmin edicileri hangi temelde oluşturdukları da ilginç. Bağımlılıklarım genellikle zamanla kaybolur, yani. Modeli dosyanın ilk yarısında eğittim ve dosyanın ikinci yarısında hatanın her zamanki gibi zamanla artmasını bekledim. Ve orada - hayır, zamanla bozulma olmadan her şey çok durağan. Her ne kadar ticaretle ilgili veriler vaat edilmiş olsa da. Olağan dışı. Tablodaki satırların rastgele karıştırılması mümkündür.

Blogdaki makalelerini okuyun, yarım saatten fazla oldukça ilginç bir okuma yok, verileri nasıl karıştırdılar, neden tüm bunlar vb. Dizeler tam olarak karıştırılır, özellikler ve veri kaynakları sınıflandırılır, ayrıca bu özellikler, kökenlerini anlamamak için birbirleriyle bir tekdüzelik durumuna karıştırmak için belirli bir temele yansıtılır.

 
mytarmailS :

Evet, aslında herkes ilgileniyor, sadece yazar değil ...

Ayrıca, evrişimli ağın tanımada ölçeklenebilirlik özelliğine sahip olduğu, yani bir nesneyi (desen) eğitim setinden boyut ve şekil olarak biraz farklı olsa bile tanıyabileceğine dair bir fikir duydum, bu mu? doğru?


Görüntü hakkında konuşuyorsak - o zaman evet, bu doğru.

 
Vladimir Perervenko :


Görüntü hakkında konuşuyorsak - o zaman evet, bu doğru.

Peki ya zaman serileri ?

 
mytarmailS :

Peki ya zaman serileri?

İyi sonuçlar alamadım. Güçlü bir şekilde ilişkili olan tahmin edicilere (diğer modellerin aksine) ihtiyacımız var.

Kabul edilebilir bir sonuç verecek hiçbir şey bulamadım. Doğru, kısa bir süre denedim. Zaman bitiyor. Sen dene. Örnek tamamen işlevsel bir koda sahiptir.

İyi şanlar

not. Giriş matrislerinde denerseniz, tahmin ediciler sütunlar değil satırlar olmalıdır.