Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 384

[Алёша]

Maksim Dmitrievski :

8 saati denemedim bile, hemen tam teşekküllü ücretsiz sürüme geçtim, ancak orada bir hesaba ihtiyacınız var

evet buldum, girdim, oynuyorum...

Ve özelliklerin nerede olduğu ve hedeflerin nerede olduğu nasıl belirtilir?

[Maxim Dmitrievsky]

Alyoşa :

evet buldum, girdim, oynuyorum...

Ve özelliklerin nerede olduğu ve hedeflerin nerede olduğu nasıl belirtilir?

Hedef, Tren modeli modülünde belirtilir. Önce bir eğitim örneği yapmanızı tavsiye ederim, orası hızlı, neyin nereye bağlanacağı hemen ortaya çıkıyor.

https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/machine-learning-create-experiment

[Алёша]

evet güzel sürtük...

sonuç yine de C++ koduna aktarılabilseydi, en azından bir dll'de derlenebilseydi, bunun için hiçbir fiyat olmazdı!

[Maxim Dmitrievsky]

Alyoşa :

evet güzel sürtük...

sonuç yine de C++ koduna aktarılabilseydi, en azından bir dll'de derlenebilseydi, bunun için hiçbir fiyat olmazdı!

Evet, sadece bir web api üzerinden eğitilmiş bir modelle çalışabilmeniz sinir bozucu.. ama hiçbir şey her şeyi R'de yazmanıza, orada eğitip geliştirmenize ve ardından sadece bilgisayarınızda kullanmanıza engel değil. Ancak genel olarak, web api'si de harika

[Алёша]

Bir web uygulaması için fena değil...

[Maxim Dmitrievsky]

Alyoşa :

Bir web uygulaması için fena değil...

Eşik kaydırıcıyı sola kaydır, daha doğru olacaktır :) Bu uygulama masmavi bulutta büyük hesaplama gücü ile yer almaktadır, henüz büyük projeler yapmadım ama teorik olarak çok hızlı hesaplaması gerekiyor. Eh, hız yetmiyorsa, Microsoft'tan da böyle bir peluş var: https://www.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/

GA üzerinden seçilen farklı parametrelerle gridin eğitimini kontrol etmek, yapmak ve stüdyonun ne kadar hızlı başa çıkacağını görmek gerekli olacaktır.

TensorFlow ve MxNet ile performans karşılaştırması https://www.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/blog/2017/06/microsofts-high-performance-open-source-deep-learning-toolkit-now-generally- mevcut/

[Алёша]

Maksim Dmitrievski :

Eşik kaydırıcıyı sola kaydır, daha doğru olacaktır :) Bu uygulama masmavi bulutta büyük hesaplama gücü ile yer almaktadır, henüz büyük projeler yapmadım ama teorik olarak çok hızlı hesaplaması gerekiyor. Eh, hız yetmiyorsa, Microsoft'tan da böyle bir peluş var: https://www.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/

GA üzerinden seçilen farklı parametrelerle gridin eğitimini kontrol etmek, yapmak ve stüdyonun ne kadar hızlı başa çıkacağını görmek gerekli olacaktır.

TensorFlow ve MxNet ile performans karşılaştırması https://www.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/blog/2017/06/microsofts-high-performance-open-source-deep-learning-toolkit-now-generally- mevcut/

Tam doğru çıkmıyor.

[Maxim Dmitrievsky]

Alyoşa :

Tam doğru çıkmıyor.

ve bu örnekte 2 sınıf ağaç yapmak gerekli mi? Ve doğruluk ne olmalı?

Henüz numerai hakkında hiçbir şey bilmiyorum, şimdi okuyacağım)

[Алёша]

Maksim Dmitrievski :

ve bu örnekte 2 sınıf ağaç yapmak gerekli mi? Ve doğruluk ne olmalı?

doğruluk, ne kadar çok olursa o kadar iyi, kullanılması gerekli değildir

[Maxim Dmitrievsky]

Alyoşa :
doğruluk, ne kadar çok olursa o kadar iyi, kullanılması gerekli değildir

Sana verdikleri bu mu? Anladığım kadarıyla bu bir hedge fonu, kaydolursanız ne verecek?

Farklı modellerle sürüyorum, şimdiye kadar yaptığınız gibi 0,5