Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2359
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
ML, sinyal kalitesini olasılıktan hesaplayabilir mi? Daha sonra, olasılığı %90'dan fazla olanları filtrelemek için
Modelin çıktısında olasılıklar da vardır, ancak bunlar sözdedir, yani. genel nüfusla ilgili değil
eşikten filtrelenebilirAutoMO'da modeller arasında sıralama yapmak ve en iyisini seçmek anlamına gelir.
ve catbust tüm veri kümelerinde her şeyi yaparsa ne anlamı var?
https://mljar.com/machine-learning/compare-ml-algorithms/
Peki, işte modellerin hiçbir şeyi çözmediğinin teyidi, modeller arasındaki fark ~% 5 ...
Sadece bilgi sunmanın işaretleri ve yolları karar verir ...
Ama aptal hala modellere inanıyor, modelleri seviyor, yeni modellerle denizaşırı makaleler için dua ediyor, bir modeli "ham" verilerle eğitmekten daha kolay bir şey var mı? :)) Ve düşünmene gerek yok ve hiçbir şey yapmana gerek yok, kodu kopyala-yapıştır ve şimdi MO ile ilgili başlıkta zaten harika bir MO tüccarısın)))
UYANMAK!!!!
O kadar çok işaret ve işleme yöntemi var ki, yeterli hesaplama yok. her şeyi, hatta bir grup insanı bile kontrol etme kapasitesi!!
Beyniniz o kadar kör ki, geri dönüp birkaç model arasında sıralama yapmaktan başka bir şey göremiyorsunuz..
DSP'yi öğrenin, Sistem Modelleme Ypres Science, bilgi olmadan bir MO, sadece en havalı uyum ve başka bir şey değil..
Peki, işte modellerin hiçbir şeyi çözmediğinin teyidi, modeller arasındaki fark ~% 5 ...
Sadece bilgi sunmanın işaretleri ve yolları karar verir ...
Ama aptal hala modellere inanıyor, modelleri seviyor, yeni modellerle denizaşırı makaleler için dua ediyor, bir modeli "ham" verilerle eğitmekten daha kolay bir şey var mı? :)) Ve düşünmene gerek yok ve hiçbir şey yapmana gerek yok, kodu kopyala-yapıştır ve şimdi MO ile ilgili başlıkta zaten harika bir MO tüccarısın)))
UYANMAK!!!!
O kadar çok işaret ve işleme yöntemi var ki, yeterli hesaplama yok. her şeyi, hatta bir grup insanı bile kontrol etme kapasitesi!!
Beyniniz o kadar kör ki, geri dönüp birkaç model arasında sıralama yapmaktan başka bir şey göremiyorsunuz..
DSP'yi öğrenin, Sistem Modelleme Ypres Science, bilgi olmadan bir MO, sadece en havalı uyum ve başka bir şey değil..
Aptallık olmadan mümkün mü?)))) Çok daha güzel eş anlamlıları var)))
Her durumda, bilimlerinin daha fazla parası var ve bu nedenle henüz önde değiliz (
Ham veri işleme de bir modeldir. Ve elbette, modelin testi, anlaşılması değildir)
Aptallık olmadan mümkün mü?)))) Çok daha güzel eş anlamlıları var)))
Kusura bakmayın sizin için değil...
Bu, Batı makalelerini okuyanlar ve örneğin "GPT-3" ün piyasayı kıracağını düşünenler için ...
Ve elbette, giriş için sürgülü pencerede 10 dönüş var, çünkü daha fazlası için beyin yok, peki ya? , ağın kendisi her şeyi ortaya çıkaracak, evet ...
Her durumda, bilimlerinin daha fazla parası var ve bu nedenle henüz önde değiliz (
Evet, bahsetmiyorum...
iki sorun var
1) Modellerde "bilgi açlığı", bunlar az ve kötü işaretler
Süreci tahmin etmek istiyorsanız ve sürecin yalnızca %5'ini tanımlayan işaretleriniz varsa, en az 100 katman, 8 kat evrişimli mega duper-super-ultra-extra GPT-5 eğitin.
Çıktı, %95 hata ile aynı tahmin olacaktır.
Ve insanlar bunu anlamıyor, ama mimariye bayılıyorlar ve bunlara ne denmeli?
sonuç sorunun çözümü MO'da değil
2) İşaretler uzun sürmez, faydalı özelliklerini kaybederler ve çok hızlı bir şekilde, şimdiye kadar hiçbir MO, işaretlerinin kullanışlılığının dinamiklerini göremez, burada ayrıca modellerle değil, beyninizle çalışmanız gerekir.
sonuç sorunun çözümü MO'da değil
Ham veri işleme de bir modeldir. Ve elbette, modelin testi, anlaşılması değildir)
Evet, soru yeterliliktir ...
Kafamın üzerinden uçak geçtiğinde ve bir euro aldığımda bu da bir model..
Hmm, MO yapmak bazen sinir krizlerine yol açıyor gibi görünüyor.
belki başka biri AutoML'nin kutsal anlamını açıklamaya çalışır?
Hmm, MO yapmak bazen sinir krizlerine yol açıyor gibi görünüyor.
belki başka biri AutoML'nin kutsal anlamını açıklamaya çalışır?
belki başka biri AutoML'nin kutsal anlamını açıklamaya çalışır?
Görünüşe göre, bu bizim için her şeyi yapacak olan karikatürden "tabuttan iki, yüzden aynı" gibi bir şey)
belki başka biri AutoML'nin kutsal anlamını açıklamaya çalışır?
Pazarlama.
Onlar. görev, zamandaki önemli bir artış, modellerin sayımı nedeniyle kalitedeki artışın kırıntılarını kazanmaktır.
ancak otomatik ön işleme ve otomatik keşif analizi de var