Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2396
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
Evet, makalelerimden alabilirsiniz. Eh, test cihazı genellikle en basit olanıdır. Python'da bir bot örneklerini atabilirim.
Ayrıca fikirlerimi hızlı bir şekilde test etmek için keskinleştirilmiş bir şeyim var. Ancak, sonunda onu normal bir test cihazında çalıştırmak bir şekilde alışılmış bir durumdur. Sizce bu alışkanlıktan kurtulmaya değer mi? )
Ayrıca fikirlerimi hızlı bir şekilde test etmek için keskinleştirilmiş bir şeyim var. Ancak, sonunda onu normal bir test cihazında çalıştırmak bir şekilde alışılmış bir durumdur. Sizce bu alışkanlıktan kurtulmaya değer mi? )
Macbook'lar MO görevlerinde yeni işlemcilerle yırtılıp atılıyor. Kötü haber şu ki, CatBoost henüz kol mimarisini desteklemiyor, ancak üzerinde çalışıyor gibi görünüyor.
Çözüm
Bu testlerden anlaşılıyor ki
Tabii ki, bu ölçümler yalnızca bu testte kullanılan benzer sinir ağı türleri ve derinlikleri için dikkate alınabilir.
20 dakikadan uzun süren büyük eğitimler ve yoğun bilgi işlem için, bu kadar uzun ve ağır yükler için oluşturulmuş kartlar sağladıkları ve aynı anda birkaç işin gönderilmesini sağladığı için bulut tabanlı çözümlere gideceğim. Ancak bu senaryo, çoğunlukla belirli bir iş alanındaki profesyonel kullanım için, işimin yalnızca %10'unu temsil eden belirli bir araştırma içindir.
Bir makine öğrenimi mühendisi olarak, günlük kişisel araştırmam için M1 Mac, bugün açıkça en iyi ve en uygun maliyetli seçenektir.
https://towardsdatascience.com/benchmark-m1-part-2-vs-20-cores-xeon-vs-amd-epyc-16-and-32-cores-8e394d56003d
Bir öğretmenle bu tür bir öğrenme hakkında bilgisi olan var mı?
Öğretmenin rolü etiketler değil de kişinin kendisi olduğunda kişi beğendiği görselin üzerine fareyi dürter ve AMO bu görseli diğer her şeyden ayırmaya ve tarihte aynı görselleri aynı sonuçla bulmaya çalışır..
Böyle bir kurs var mı, varsa adı ne bilen var mı?
Bunu nasıl uygulayacağımı biliyorum, ama belki zaten hazır bir şey var mı?
Fikri yüksek sesle ifade etme arzusu da vardı. Durağan olmama konusu üzerine düşünceler. K-en yakın komşular yönteminin kendi koşullarında nasıl kullanılacağı açıktır. En son N zamanını alıyoruz Ortaya çıkan kalıba en yakın K'nin seçildiği ve bunlara dayanarak bir karar verdiğimiz kalıplar. Sadelik, aslında eğitimin yokluğundan gelir. Benzer şekilde kullanımı kolay başka ML algoritmaları olup olmadığını merak ediyorum.
Çok araştırdım ve hem bu yöntemi hem de yöntemin kendisini araştırdım neden bilmiyorum ama bana en yakın ve sezgisel olanı bu..
Bu yöntem "model tahmini yok" ailesindendir
Ağda "önceki tarihten analoglarla tahmin", "MGUA analoglarını karmaşıklaştırma yöntemi" vb.
Bir zamanlar hava tahmini için kullanıldı.
Aslında bu olağan kümelemedir, sadece daha doğrudur.. Tek fark, geleneksel kümelemede kümenin (prototip) merkezinin analoglar arasında bir şey olmasıdır ve bu yöntemde kümenin merkezi, kümenin merkezidir. mevcut fiyat veya her neyse, o an için tam olarak analogları daha doğru bir şekilde bulabilmeniz için..
Hatta çok boyutlu desenler aradım, hatta tarih öncesi karoch'taki desenleri aramak için bir orman olarak kendi mini yöntemimi bile buldum. bu konuya çok derinim..
Çok araştırdım ve hem bu yöntemi hem de yöntemin kendisini araştırdım neden bilmiyorum ama bana en yakın ve sezgisel olanı bu..
Bu yöntem "model tahmini yok" ailesindendir
Ağda "önceki tarihten analoglarla tahmin", "MGUA analoglarını karmaşıklaştırma yöntemi" vb.
Bir zamanlar hava tahmini için kullanıldı.
Aslında bu olağan kümelemedir, sadece daha doğrudur.. Tek fark, geleneksel kümelemede kümenin (prototip) merkezinin analoglar arasında bir şey olmasıdır ve bu yöntemde kümenin merkezi, kümenin merkezidir. mevcut fiyat veya her neyse, o an için tam olarak analogları daha doğru bir şekilde bulabilmeniz için..
Hatta çok boyutlu desenler aradım, hatta tarih öncesi karoch'taki desenleri aramak için bir orman olarak kendi mini yöntemimi bile buldum. bu konuya çok derinim..
Yöntem sezgisel olarak açıktır, bu nedenle atlanamaz. Ama biraz çeşitlilik istiyorum. Örneğin, yeni bir örnek eklendiğinde ve eski olanlar atıldığında, modelin basit bir şekilde yeniden eğitilmesi.
Aleksey Nikolaev :
modelin bazı basit yeniden eğitilmesi, yeni bir örnek eklendiğinde ve eski olanlar atıldığında.
Eh, ya da zamanın diğerlerine kıyasla çok önemli olduğu ortaya çıktığında modası geçmiş örnekleri atmak.
Eh, ya da zamanın diğerlerine kıyasla çok önemli olduğu ortaya çıktığında modası geçmiş örnekleri atmak.
Fikriniz ile kayan bir pencerede AMO'nun sürekli yeniden eğitimi arasındaki farkın ne olduğunu anlamıyorum.
Mevcut olandan son n görüntüyü alır, zamana göre sıralarsınız, bunlara dayanarak bir tahmin yaparsınız, bu ne vermeli?
Yukarıdaki AMO'daki gibi kayan bir pencerede aptalca bir şekilde yeniden eğitiyorsunuz, avantajı nedir?