" 인공 지능의 특징은 기술이 새로운 비표준 상황에서 탐색 할 수 없다는 것입니다. 시장에서 비정상적인 상황이 발생하면 모델이 최선의 방법을 제시하지 못할 것입니다. 팬데믹이 이에 대한 생생한 예입니다. 경제협력개발기구(OECD)는 영란은행(Bank of England )의 조사에 따르면 이 기간 동안 약 35%의 은행이 머신러닝 기반 AI 모델 운영으로 부정적인 결과를 경험했다고 데이터를 인용 했다.
은행은 그것과 무엇을 해야 합니까 - 대출을 "제공하거나 제공하지 않는" 단계에서 고객의 신용도를 결정하기 위해 ML이 필요합니다 ...
그리고 한 통화의 다른 통화로의 환율 - 전염병 +/- 앞뒤로 살아있을 것입니다 ... 그리고 수출입 작업이 축소되면 NFI (통화가 더 이상 해당 국가에서 필요하지 않은 경우 외국 파트너와 돈을 갚기 위해) - 그러면 그들은 의약품 또는 테러리스트 공격 및 파업 및 예비 (또는 소문) 이전 및 앞뒤로 만 추측 할 것입니다 ...
그리고 정상적인 학습 지평으로 이러한 상황은 이미 역사에 있었습니다. 전체 DataMining은 역사가 반복된다는 사실에 기반을 두고 있으며, 새로운 진화 단계에서 새로운 매개변수만 사용합니다... 절대 매개변수를 사용하지 말고 상대적 매개변수를 사용합니다. ...
은행은 ML로 대출을 "받을지 말지" 고객의 선호도를 모니터링할 수 없습니다. 많은 사람들이 일생에 한 번만 대출을 받습니다. 아파트...
공정하게 말하면 DataMining은 MachineLearning일 뿐만 아니라... 품질 통계이기도 합니다. 이전에 분석하고 신경망에서 본격적인 MetaLearning을 수행하여 모델이 현재 현실에 매우 동적으로 적응하도록 ... 이 경우에도 상당히 신뢰할 수 있는 예측은 정의에만 있습니다. 순간은 가능하지만 장기간은 아닙니다 ...
은행은 모든 정보를 자체 모델에 로드할 수 없으며 견적 예측 이외의 다른 목적으로 AI를 사용합니다.
ps. 학교에서는 진로지도를 머신러닝으로 하고 있는데도 은행보다 더 정확하게 ODA 대출 가능성을 밝히고 있다. 클라이언트에게 ... - 그리고 그들은 할 일이 없습니다 - 최소한 어떤 조건에서도 대출을 발행하십시오. 그렇지 않으면 스스로 일하지 않고 급여없이 앉아있을 것입니다 (AI는 책임이 없지만 조건에 따라 서비스에 대한 요구는 그들의 고객 관계 관리'옴) ...
그러나 불리한 기간(팬데믹) 동안 국제 무역이 약화되면서 유동성이 부족한 것이 분명합니다... 그러나 역사상 유동성 부족의 순간이 있었습니다(매개변수만 팬데믹이 아니었음) - 새롭지 않음 - 유일한 질문은 어떤 모델, 무엇을 평가하는지, 훈련 샘플의 지평은 무엇이며 해당 은행의 살아있는 사람들이 해석의 결론에 따라 어떻게 인도되는지입니다...
pps
영란은행에 대한 OECD의 정보도 추측일 수도 있고 장작만 수확하는 나무꾼의 손에 든 도끼의 검은 홍보일 수도 있습니다... 2008년의 위기도 허공에 나타나지 않았으며 전제 조건 이미 2년 전에 볼 수 있었지만 2008년에 (일종의) 사실 - LehmanBrothers의 몰락에 대한 투기, 다음 QE를 수행하기 위해, 아마도 같은 돈으로 ... 그건 그렇고, 금융 위기의 은행 당시 "유죄"였습니다(아무도 인과 관계를 취소하지는 않았지만 - MBS 역시 갑자기 나타나지는 않았지만 수요가 없었습니다!) ... - 지금은 분명히 AI가 비난을 받고 있습니다 - 적어도 그렇지는 않을 것입니다 답변 ... 여기에 해적의 수는 의견의 기후 조건과 관련이 있습니다. 누군가가 여전히 그러한 신호의 신뢰성을 찾기 위해 열린 공간 우주를 경작하고 있습니까?
Введение Добрый день, уважаемые читатели. В прошлых статьях, на практических примерах, мной были показаны способы решения задач классификации (задача кредитного скоринга) и основ анализа текстовой...
웨이블릿은 동일한 푸리에입니다. 고전적인 푸리에가 있고 창이 있는 푸리에가 있고 웨이블릿이 있습니다. 여기에서는 창이 있는 푸리에와 같은 직사각형 창 대신 특수 유형의 창이 사용됩니다. 즉, 웨이블릿입니다. 푸리에(Fourier)는 견적의 무작위 특성으로 인해 재무 견적에 적합하지 않습니다.
시비르크 # : 웨이블릿은 동일한 푸리에입니다. 고전적인 푸리에가 있고 창이 있는 푸리에가 있고 웨이블릿이 있습니다. 여기에서는 창이 있는 푸리에와 같은 직사각형 창 대신 특수 유형의 창이 사용됩니다. 즉, 웨이블릿입니다. 푸리에(Fourier)는 견적의 무작위 특성으로 인해 재무 견적에 적합하지 않습니다.
웨이블릿은 사용 가능한 전체 가격 기록(제한된 창 대신)에 대한 경제적 표현에 적합하다고 믿어집니다.
다음은 기사에서 인용한 몇 가지입니다.
" 인공 지능의 특징은 기술이 새로운 비표준 상황에서 탐색 할 수 없다는 것입니다. 시장에서 비정상적인 상황이 발생하면 모델이 최선의 방법을 제시하지 못할 것입니다. 팬데믹이 이에 대한 생생한 예입니다. 경제협력개발기구(OECD)는 영란은행(Bank of England )의 조사에 따르면 이 기간 동안 약 35%의 은행이 머신러닝 기반 AI 모델 운영으로 부정적인 결과를 경험했다고 데이터를 인용 했다.
은행은 그것과 무엇을 해야 합니까 - 대출을 "제공하거나 제공하지 않는" 단계에서 고객의 신용도를 결정하기 위해 ML이 필요합니다 ...
그리고 한 통화의 다른 통화로의 환율 - 전염병 +/- 앞뒤로 살아있을 것입니다 ... 그리고 수출입 작업이 축소되면 NFI (통화가 더 이상 해당 국가에서 필요하지 않은 경우 외국 파트너와 돈을 갚기 위해) - 그러면 그들은 의약품 또는 테러리스트 공격 및 파업 및 예비 (또는 소문) 이전 및 앞뒤로 만 추측 할 것입니다 ...
그리고 정상적인 학습 지평으로 이러한 상황은 이미 역사에 있었습니다. 전체 DataMining은 역사가 반복된다는 사실에 기반을 두고 있으며, 새로운 진화 단계에서 새로운 매개변수만 사용합니다... 절대 매개변수를 사용하지 말고 상대적 매개변수를 사용합니다. ...
은행은 ML로 대출을 "받을지 말지" 고객의 선호도를 모니터링할 수 없습니다. 많은 사람들이 일생에 한 번만 대출을 받습니다. 아파트...
공정하게 말하면 DataMining은 MachineLearning일 뿐만 아니라... 품질 통계이기도 합니다. 이전에 분석하고 신경망에서 본격적인 MetaLearning을 수행하여 모델이 현재 현실에 매우 동적으로 적응하도록 ... 이 경우에도 상당히 신뢰할 수 있는 예측은 정의에만 있습니다. 순간은 가능하지만 장기간은 아닙니다 ...
은행은 모든 정보를 자체 모델에 로드할 수 없으며 견적 예측 이외의 다른 목적으로 AI를 사용합니다.
ps. 학교에서는 진로지도를 머신러닝으로 하고 있는데도 은행보다 더 정확하게 ODA 대출 가능성을 밝히고 있다. 클라이언트에게 ... - 그리고 그들은 할 일이 없습니다 - 최소한 어떤 조건에서도 대출을 발행하십시오. 그렇지 않으면 스스로 일하지 않고 급여없이 앉아있을 것입니다 (AI는 책임이 없지만 조건에 따라 서비스에 대한 요구는 그들의 고객 관계 관리'옴) ...
그러나 불리한 기간(팬데믹) 동안 국제 무역이 약화되면서 유동성이 부족한 것이 분명합니다... 그러나 역사상 유동성 부족의 순간이 있었습니다(매개변수만 팬데믹이 아니었음) - 새롭지 않음 - 유일한 질문은 어떤 모델, 무엇을 평가하는지, 훈련 샘플의 지평은 무엇이며 해당 은행의 살아있는 사람들이 해석의 결론에 따라 어떻게 인도되는지입니다...
pps
영란은행에 대한 OECD의 정보도 추측일 수도 있고 장작만 수확하는 나무꾼의 손에 든 도끼의 검은 홍보일 수도 있습니다... 2008년의 위기도 허공에 나타나지 않았으며 전제 조건 이미 2년 전에 볼 수 있었지만 2008년에 (일종의) 사실 - LehmanBrothers의 몰락에 대한 투기, 다음 QE를 수행하기 위해, 아마도 같은 돈으로 ... 그건 그렇고, 금융 위기의 은행 당시 "유죄"였습니다(아무도 인과 관계를 취소하지는 않았지만 - MBS 역시 갑자기 나타나지는 않았지만 수요가 없었습니다!) ... - 지금은 분명히 AI가 비난을 받고 있습니다 - 적어도 그렇지는 않을 것입니다 답변 ... 여기에 해적의 수는 의견의 기후 조건과 관련이 있습니다. 누군가가 여전히 그러한 신호의 신뢰성을 찾기 위해 열린 공간 우주를 경작하고 있습니까?
라이브러리가 없는 웨이블릿을 선택한 사람이 있습니까? 웨이블릿은 무한대에서 정의됩니다. 그러면 어떤 길이를 취해야 할까요?
분해 자체는 아직 연구되지 않아 답을 모르겠습니다.
그러나 순서도 예에서는 창 10이 설정되었음을 알 수 있습니다.
아마도 무한대의 정의는 역할을 하지 않을 것입니다.
그리고 가능한 한 효율적으로 문제를 해결하는 길이를 취하십시오.
분해 자체는 아직 연구되지 않아 답을 모르겠습니다.
그러나 순서도 예에서는 창 10이 설정되었음을 알 수 있습니다.
아마도 무한대의 정의는 역할을 하지 않을 것입니다.
그리고 가능한 한 효율적으로 문제를 해결하는 길이를 취하십시오.
이론적으로 창의 길이는 달라야 합니다.
이론적으로 창의 길이는 달라야 합니다.
솔직히 말해서, 나는 질문을 잘 이해하지 못합니다.
우리는 이것에 대해 이야기할 수 있습니까?
이론적으로 창의 길이는 달라야 합니다.
가장 좋은 해결책은 튜토리얼을 참조하는 것입니다.
웨이블릿은 동일한 푸리에입니다. 고전적인 푸리에가 있고 창이 있는 푸리에가 있고 웨이블릿이 있습니다. 여기에서는 창이 있는 푸리에와 같은 직사각형 창 대신 특수 유형의 창이 사용됩니다. 즉, 웨이블릿입니다. 푸리에(Fourier)는 견적의 무작위 특성으로 인해 재무 견적에 적합하지 않습니다.
웨이블릿은 사용 가능한 전체 가격 기록(제한된 창 대신)에 대한 경제적 표현에 적합하다고 믿어집니다.
시계열의 경우 shapelets가 더 자주 사용되지만 이 방법은 그다지 인기가 없습니다.
shapelets에 대한 검색은 시리즈 세그먼트의 클러스터링과 유사합니다. ECG 유형 신호에는 확실히 유용하지만 가격 연구에 유용성에 대해서는 확신이 서지 않습니다.
그건 그렇고, LGBM 모델을 어떻게 사용하는지 알아 냈습니까? R로 배웠다면 San Sanych 라이브러리를 사용해 볼 수 있습니다)