Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1510

 
Michael Marchukajtes :

Bah, ne insanlar. Sihirbaz, bahsettiğim büyücü sen misin? Dikkat edin büyük harfle yazdım :-)

Çünkü doğruyu söylüyorsun, sana ne oldu? Aferin, otur, beş. Kendi başıma ekleyeceğim, özellikle, veriler tarafından tanımlanan giriş değerlerinin noktalarının alanını bölerken ve bizim durumumuzda bu çok boyutlu bir alan, asıl mesele alanı bölecek şekilde bölmek. Evet veya HAYIR grubuna girer, ancak giriş vektörlerinin GELECEK değerlerinin de onları barikatların her iki tarafına doğru bir şekilde dağıtması önemlidir. Bizim ve düşmanlarımız. Ancak ağın gelecekte çalışmasını sağlamak için sadece mevcut olanları bölmek değil, aynı zamanda polinom katsayılarının girdi verisi olmadan bağımsız olarak çalışabileceği şekilde bölmek gerekir. Sadece bu durumda ızgara çalışacaktır. Ortaya çıkan polinomun genelleme düzeyini hesaplamak için uzun süredir kafa yoruyorum, ancak genellemenin sonucu da gelecekte olduğu ve güvenilir bir şekilde hesaplamak mümkün olmadığı için, yalnızca herhangi biri varsayılabilir. genellemeyi belirleme yöntemleri dolaylıdır. Opsiyonel olarak: Polinom katsayılarını elde ederken ters optimizasyon yapın ....... hmm .... denemeniz gerekir ...

 

Ekleyeceğim. Sinir ağı açıkça "anlamalıdır", bunun aynı model olduğunu tahmin edin. Tahliyenin "anlamı" onlarca başka şekilde ifade edebilirsiniz, trafik kuralları ve trafik yönetimi hakkında bir şeyler bilen bir kişi, aslında bunun bir ve aynı kalıp olduğunu kolayca belirleyebilir. Bu özel modeldeki ana şey "tahliye" dir.Çekici ve tahliye edilen araba şematik olarak ne kadar gösterilir, onuncu şey hangi renk ve boyuttur. Piyasalardaki aynı şey, aynı anlama gelen aynı kalıplar, görsel olarak çok farklı olabilir ( piyasa çizelgelerinin fraktallığının neden olduğu bozulmalar nedeniyle) ve bunun tersi, ilk bakışta aynı görünen dalgalı grafikler - olabilir " anlam ve anlam olarak" tamamen farklı desenler / plakalar. Sadece şu anda farklı boyutlarda dalgalar oluştu. Baykuşlar göründükleri gibi değiller (c) İkiz Tepeler :)

Sinir ağı "anlamı" anlamalıdır, bu olmadan hiçbir yolu yoktur. Kalıpları kötü tanımlamasına, hatalar yapmasına, beyin gibi bulanık çalışmasına izin verin, ancak anlamı en azından biraz yakalamak için, bu "resimleri" açıkça tanımaktan daha önemlidir.

Resimde olduğu gibi çok benzer işaretler bulabilirsiniz, sıradan sinir ağları büyük olasılıkla onları bu işaretle karıştıracaktır, ancak DD mantığı açısından tamamen farklı bir anlama sahip olacaklardır. Hatta eğitmek için kendi doğal sinir ağınızı oluşturup çizebilirsiniz - çok tembelim :)


 
sihirbaz2018 :

Sinir ağı "anlamı" anlamalıdır, bu olmadan hiçbir yolu yoktur. Kalıpları kötü tanımlamasına, hatalar yapmasına, beyin gibi bulanık çalışmasına izin verin, ancak anlamı en azından biraz yakalamak için, bu "resimleri" açıkça tanımaktan daha önemlidir.

işe yaramaz ve fikir bir tür kurgudur - Bir arabanın neye benzediğini biliyor musunuz? çocukluk çizimlerinizi hatırlıyor musunuz? .... ve atlardan başka bir ulaşım görmediğinizi hayal edin ve işte böyle aptal bir işaret - siyah bir "delikli kare"))))

Böyle bir tabletin anlamını anlayabileceğinize dair aklınızın gücüne güveniyor musunuz?



 
Michael Marchukajtes :

Bah, ne insanlar. Sihirbaz, bahsettiğim büyücü sen misin? Dikkat edin büyük harfle yazdım :-)

Bu kişi (bir kişi mi?) Kâse'nin ön yüzüdür ve Vizard_ onun tersidir. Kâse'nin kendisi insanlara bütünüyle görmeleri için verilmemiştir, böyle olması da beklenmemektedir.

Ah, ne yazık ki, iş parçacığında daha fazla Alyosha-oğlu yok, kötü yatırımcılar tarafından azarlandı ... Zamanlar vardı, burada hayat tüm hızıyla devam ediyordu. Ve şimdi... Ah!

 
Alexander_K :

Bu kişi (bir kişi mi?) Kâse'nin ön yüzüdür ve Vizard_ onun tersidir. Kâse'nin kendisi insanlara bütünüyle görmeleri için verilmemiştir, böyle olması da beklenmemektedir.

Ah, ne yazık ki, iş parçacığında daha fazla Alyosha-oğlu yok, kötü yatırımcılar tarafından azarlandı ... Zamanlar vardı, burada hayat tüm hızıyla devam ediyordu. Ve şimdi... Ah!

Sadece çözdüğüm bir problem var. Arama yok. Aramalar ve maceralar olmadan zaman zaman sıkıcı monoton optimizasyon.

 
Igor Makanu :


"Bu şeyi geri al" :))

 
Maksim Dmitrievski :

"Bu şeyi geri al" :))

iyi evet ))

peki ve biraz daha fazla düşünme - insanlar esaret altında olma eğilimindedir (illüzyonda mı? genel olarak, bilişsel çarpıtmalarda - şimdilerde sanrı demek moda gibi görünüyor)

MO ve bilgisayar teknolojisinin veya robotların olanaklarının herhangi bir tartışmasında böyledir - bunun FSE çöpü olduğunu söylüyorlar, bir kişi çok daha havalı!



Basit örnekler verelim:

1. Newton'a bir elma çarptı (bu arada, durum böyle değildi) ve dahiyane formüllerini icat etti! - Kafataslarını elmalarla ezerken benzer bir sonuç elde etmek için hangi örneklem alınmalı? Ya da belki bir bilgisayarda böyle bir görevi yürütmek ve olası tüm verileri büküp yine de bu soruna bir çözüm bulmasına izin vermek daha kolaydır?

2. Bir havacılık geliştirici ekibini ele alalım, deneyimleri ve iyi yazılımları var, peki neden yeni bir gövde geliştirdikten sonra rüzgar tünelinde test ediyorlar? - onlar harika insanlar ve bilgisayar bile onlara yardım ediyor mu?


bunu neden yazıyorum? - evet, gerçek şu ki, icatların% 99'u bir kazadır ve matematiksel aparatın kendisi tüm karmaşıklığı ile temel şeyleri tanımlayamaz (rüzgar nasıl esiyor!)

ve bir kişinin yaratılışın tacı olduğunu ve bilgisayar programlarının "aptal sayma tekerlemeleri" olduğunu düşünmek, IMHO, bu başka bir yanılsamadır - bir kişi rastgele eylemlerle (fiziksel veya zihinsel eylemler) kendini bir dahi yapar, MO aynı şeyi yapar - rastgele eylemler gerçekleştirerek bir soruna çözüm bulma

Not: Bir kişinin bir makineye göre avantajı, yalnızca çağrışımsal düşünmenin varlığıdır, ancak burada bile bu avantajın ne kadar olduğu tartışılabilir mi? - bazen bir kişinin önceki deneyimi, yeni bir sorunun çözümüne yardımcı olmaktan daha fazla müdahale eder ve çağrışımsal bellek, önceki olumlu deneyime dayanarak bir çözüm aramayı teklif eder (((

 
Igor Makanu :

Önce elma attılar sonra Monte Carlo olduğunu anladılar :))

 
Maksim Dmitrievski :

Önce elma attılar sonra Monte Carlo olduğunu anladılar :))

Monte Carlo iyidir, çünkü başlangıç koşulları için net kuralları yoktur, ancak sonuçları değerlendirirken oldukça iyi bir istatistiksel hataya sahiptir.

Henüz nasıl bilmiyorum, belirli bir Q-öğrenme + Monte Carlo karışımı yapmak istiyorum, ancak test cihazında değil, görselleştirme modunda, yaklaşık olarak NS'ye Angry Birds oynamayı nasıl öğrettiklerini

 
Igor Makanu :

Monte Carlo iyidir, çünkü başlangıç koşulları için net kuralları yoktur, ancak sonuçları değerlendirirken oldukça iyi bir istatistiksel hataya sahiptir.

Henüz nasıl bilmiyorum, belirli bir Q-öğrenme + Monte Carlo karışımı yapmak istiyorum, ancak test cihazında değil, görselleştirme modunda, yaklaşık olarak NS'ye Angry Birds oynamayı nasıl öğrettiklerini

https://medium.com/datadriveninvestor/teaching-a-robot-to-buy-low-sell-high-c8d4f061b93d

makaledeki gibi yapay veriler üzerine çalışmalar başlatıldı. Ama sonra her şey tekrar durağanlığa dönüşecek :)

mb benim makalemden farklılaştırılmış bir durağan dizi alırsanız, ilginç bir şey olacak

ve evet, MDP ile kunilerning çalıştığı için, şu anda LSTM katmanlarını eklemeye çalışıyorlar, böylece model hala belleğe sahip. Bu konunun yazarının Habré hakkındaki makalesinde olduğu gibi.

Teaching a Robot to ‘Buy Low, Sell High’ - Data Driven Investor - Medium
Teaching a Robot to ‘Buy Low, Sell High’ - Data Driven Investor - Medium
  • G. Lemus
  • medium.com
“If we can put a man on the moon, we must be able to X”. (informal fallacies or false analogies) But now it uses Alpha Go or Watson examples: If “AlphaGo Zero: Google DeepMind supercomputer [can learn] 3,000 years of human knowledge in 40 days” [link] In AI in Finance: Cutting Through the Hype I explained several examples of the application of...