Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1703
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
Sizce ne zaman (akılınız sorunu çözer) şu anda birisiyle iletişim kurmak zorunda olduğunuzu düşünüyorsunuz?
Hala "kurtlu" zeka tanımınızı bir kenara koyamazsınız, çünkü artık farklı dillerde iletişim kuruyoruz.
Ve verilere bu kadar aşırı talep bir dezavantaj gibi görünmüyor mu? Yanlarında küçük bir çıkartma varsa, yol işaretlerini tanıyan HC'lerin yanlış anladığını duydum. Belki de bu süper duyarlılığa ihtiyaç yoktur?
İşte biraz farklı. Öğretirken bir hata yaptığınızda, aslında ona şüphelenmediğiniz bir şeyi öğretmeye başlarsınız. Ulusal Meclis'e bir çocuk olarak hatırlatırım, ondan ne istediğinizi her şeyi iyice anlatması gerekir. Sonuçta, elde edilen sonucu öğrenme hakkındaki fikirleriniz çerçevesinde yorumlayacaksınız, ancak gerçekte bir seçenek olarak bulanık çıktılar.
Günün bahşişi. Giriş vektörlerini koordinat sisteminin orijininden bir top şeklinde yerleştirin, bu, belirsizliği elde etmenizi sağlar ve tutarsızlığı önler.
Belki de yapay zeka anlayışım yetersiz. Ancak genel olarak AI, tam olarak bir kişiyle etkileşime giren bir sistemdir. AI bir kişiyle etkileşime girmiyorsa, ona uygun bir ses ve görsel arayüz sağlıyorsa ve gizli modda çalışıyorsa, o sadece bir programdır. Öyle değil mi?
EVET!!!!!
İşte tam da bunu söylüyorum!
İstihbarat , daha önce konu tarafından bilinmeyen ve dışarıdan hazır biçimde gelmeyen bilgi modüllerinin ortaya çıkmasının bir sonucu olarak, bilgiyi seçmek, dönüştürmek için kendi kendini değiştiren, kendi kendini ayarlayan bir algoritmadır .
Bu zihin değil, bu bilinen tek düşünme şekli ve hepiniz onu zihinle karıştırıyorsunuz.
Bisikletin eyeri ile bisikletin kendisini karıştırıyorlar ve onun binilen bir eyer olmasını istiyorlar!
İşte biraz farklı. Öğretirken bir hata yaptığınızda, aslında ona şüphelenmediğiniz bir şeyi öğretmeye başlarsınız. Ulusal Meclis'e bir çocuk olarak hatırlatırım, ondan ne istediğinizi her şeyi iyice anlatması gerekir. Sonuçta, elde edilen sonucu öğrenme hakkındaki fikirleriniz çerçevesinde yorumlayacaksınız, ancak gerçekte bir seçenek olarak bulanık çıktılar.
Günün bahşişi. Giriş vektörlerini koordinat sisteminin orijininden bir top şeklinde yerleştirin, bu, belirsizliği elde etmenizi sağlar ve tutarsızlığı önler.
TAMAM. Sinir ağlarının verilerde tekrarlanan bir değişmezi yakalamak için eğitildiğini biliyorum. Aslında, bu istatistiksel bir yaklaşımdır. Tek seferlik küçük bir hatanın öğrenme üzerinde neden bu kadar önemli bir etkisi var? Bir kişi fark etmeyecek ve unutmayacak ve ağ eğitimi kopacak mı?
Hata hatası farklıdır. Küçük bir hatanın büyük bir etkisi olabilir.
Ve NN'den yinelenen verileri yakalamaması istenir. Tekrarlayan verilerin yokluğunda doğru sonucu elde etmek için gizli kalıpları belirlemesi istenir. Genelleme kavramı. Sonlu bir veri alanımız olduğunda, ancak bu verilerin yalnızca %50'sine sahip olduğumuzda. Ağ eğitilmiştir ve bir kalıp belirlemek, görmediği verilerin geri kalanını oluşturabilir. Ağın kendi kendine çizdiği eksik piksellerle eski videoları geri yüklemek gibi.
EVET!!!!!
İşte tam da bunu söylüyorum!
İstihbarat , daha önce konu tarafından bilinmeyen ve dışarıdan hazır biçimde gelmeyen bilgi modüllerinin ortaya çıkmasının bir sonucu olarak, bilgiyi seçmek, dönüştürmek için kendi kendini değiştiren, kendi kendini ayarlayan bir algoritmadır .
Bu zihin değil, bu bilinen tek düşünme şekli ve hepiniz onu zihinle karıştırıyorsunuz.
Bisikletin eyeri ile bisikletin kendisini karıştırıyorlar ve onun binilen bir eyer olmasını istiyorlar!
Muhtemelen atlar, ancak orada, yarışmalarda seçim sabittir, özellikle çöp özellikleri yoktur, yani. şartlar bizim çalıştığımız şartlar değil ve bu özellikleri göz önünde bulundurarak verileri en iyi nasıl hazırlayabileceğimi düşünüyorum. (Çözüm henüz nihai formda değil ama önemli bir görevdir).
Ağaç inşa etmek için farklı modeller iyidir, ancak henüz ayrı bir dosyaya yüklenemezler, bu da bir Expert Advisor'a dikilemeyecekleri anlamına gelir, bu da kötü.
JSO verilerinden bölmeleri görüntülemek için bir bağlantı verdim. Orada, tam modelin bir dosyaya boşaltılması gerçekleşir. Sonra bölmeler ondan okunur.
Güçlendirmede, son işleme eksikliğinden hoşlanmıyorum - eğitim tamamlandıktan sonra model zayıf ağaçlar atılarak basitleştirildiğinde. Neden yapmıyorlar anlamıyorum.
Güçlendirmede, tanımı gereği, tüm ağaçlar önemlidir. Sonraki her biri, öncekilerin tümünü iyileştirir. Ortada bir ağaç atarsanız, bundan sonraki her şey yanlış verilerle çalışacaktır - atılan ağacı hesaba katmadan yeniden eğitilmeleri gerekir. Bu durumda, ilk ağaç, atılanı çok yakından tekrarlayacaktır.
Desteklemede tek tek ağaçların yaprakları zayıf - düşük dolgunluk - %1'den az ve bu parametrenin ayarlanamaması kötü,
Evet. Takviyede ayrı yapraklar arızalıdır, çünkü. diğer arıtma ağaçlarından gelen yaprakların tepkileri ile tamamlanır. Ve sadece bir dizi cevap, örneğin 100 ağaç, doğru cevabı verir.
Güçlendirilmiş bir modelin tek bir sayfasından güvenilir bir şey elde etmeye çalışmak imkansızdır.
Güçlendirmede, 100 ağaçtan gelen 100 yanıtın tümü toplanır, her biri örneğin toplamda 0,01 = 1 verir. 1 yaprağın değeri = 0,01 - bundan ne elde etmek istiyorsunuz? İçinde hiçbir şey yok. Sadece 100 yaprağın toplamı doğru cevabı verecektir.
Aslında 1. ağaç orada güçlü ve örneğin 0.7 veriyor, geri kalanı toplamı 1'e yaklaştırıyor. Ayrı ayrı ele alırsak, o zaman sadece ilk ağacın yaprakları, ama bence herhangi bir ağaçtan daha zayıflar. daha küçük derinlik nedeniyle rastgele ormandan .
Rastgele bir ormanda, bir ortalama vardır, örneğin, 100 ağacın her yaprağı \u003d 1, ortalama da \u003d 1'dir. İçinde tilkiler tamamlandı, ancak rastgele sapmalarla. Ancak 100 yanıtlık bir kalabalık, ortalamayı oldukça doğru bir yanıt olarak verir.
Gerçek bir tüccar olarak, iki geyik aldıktan sonra ayakkabılarımı değiştirdim ve modelimi ayakkabılarını değiştirmeye zorladım. Ticaret ödüllendirici bir iş değildir :-)
karıştırmıyorum. Programı açıkça geleneksel algoritmalar, sinir ağları, AI ve Mind olarak ayırdım.
Pes ediyorum ...