트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 3314

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선생님과 함께 학습할 때와 선생님 없이 학습할 때의 머신러닝의 차이점은 무엇인가요?
ChatGPT

지도 학습과 비지도 학습은 머신 러닝의 두 가지 주요 접근 방식이며, 몇 가지 주요 측면에서 차이가 있습니다:

  1. 레이블(타겟)의 존재 여부:

    • 비지도 학습: 이 유형의 학습에서는 데이터에 정답 또는 목표 값을 나타내는 레이블(목표)이 있습니다. 모델은 이 데이터를 학습하여 목표 변수를 예측하는 방법을 학습합니다.
    • 비지도 학습: 지도 학습과 달리 비지도 학습에서는 데이터에 레이블이 없습니다. 여기서 모델은 이전에 알려진 정답 없이 데이터에서 구조를 찾으려고 시도합니다.

  2. 목표:

    • 교사와 함께 학습하기: 주요 목표는 입력 데이터를 기반으로 대상 변수를 예측하거나 분류하는 것입니다. 이 유형의 학습은 분류, 회귀 또는 이상 징후 탐지와 같은 작업을 수행해야 할 때 사용됩니다.
    • 비지도 학습: 데이터의 숨겨진 구조나 패턴을 탐지하는 것이 주요 목표입니다. 이 유형의 학습은 데이터 클러스터링, 차원 축소, 연관 분석 및 데이터 구조 학습과 관련된 기타 작업에 사용됩니다.

  3. 작업의 예

    • 교사와 함께 학습하기: 분류, 회귀, 예측, 사기 탐지, 객체 탐지, 기계 번역 등
    • 선생님 없이 학습하기: 클러스터링, 차원 축소(PCA, t-SNE), 연관 규칙, 데이터 시각화, 기타 여러 가지.

  4. 모델 평가:

    • 교사와 함께 학습하기: 모델은 알려진 레이블과 비교하여 예측 또는 분류를 얼마나 잘 수행할 수 있는지에 따라 평가됩니다. 평가에는 정확도, F1 측정값, RMS 오류 및 기타 메트릭이 포함될 수 있습니다.
    • 교사 없이 학습: 비교할 수 있는 알려진 레이블이 없기 때문에 추정이 더 어렵습니다. 평가는 클러스터링 품질에 대한 육안 검사, 다른 알고리즘과의 비교 또는 전문가의 분석을 기반으로 할 수 있습니다.

두 가지 유형의 학습 모두 머신 러닝에 적용되며, 두 가지 중 어떤 것을 선택할지는 특정 작업과 사용 가능한 데이터에 따라 달라집니다. 때로는 더 나은 결과를 얻기 위해 지도자가 있는 학습과 없는 학습을 결합하는 하이브리드 방법도 사용됩니다.

 
재앙이죠. 그 후에도 학생들에게 전달되지 않았다고 해도 놀라지 않을 것입니다.

교사와 함께하는 머신러닝의 맥락에서 교사는 모델 학습을 위해 레이블이 지정된 데이터를 제공하는 사람 또는 시스템입니다. 데이터 분할은 각 입력 데이터 세트에 대해 해당 출력을 알 수 있다는 것을 의미합니다.
 
Maxim Dmitrievsky #:
산치, 선생님이 표지판 + 표적이라는 걸 언제 기억할 수 있을까요?)

결국 '특성 + 표적'이 아닌가요?

점수.

 
Forester #:

결국 '표지판 + 표적'이 아닌가요?

점수입니다.

추상화 수준이 0이면 그 밑바닥까지 내려갈 수 있습니다.
 
Maxim Dmitrievsky #:
추상적인 사고가 제로에 가까워지면 그 밑바닥에 도달할 수 있습니다.

저는 스트레인지의 달에 대한 예측이 떠올랐습니다,

달을 사는 것은 달을 파는 것이라고 말했죠)

루니는 USDCAD가 아니라 CADUSD라고 설명했습니다.
 
Maxim Dmitrievsky #:
추상화 수준이 0일 때는 이리저리 둘러볼 수 있습니다.

왜요? 당신만 이리저리 둘러볼 수 있는 줄 알았나요?

이제 신경망 훈련, 특히 머신 러닝 전반의 훈련 중단 기준은 무엇인가요?

 
그들은 화가 났어요... 분명히 가을이고, 날씨가 고약하고, 악화되고 있습니다....) 햇빛을 원해요.)
 
모두 줄을 서서 한 번에 하나씩 구걸하는 건 어때요? 그럼 내가 나눠줄게요.
한 번에 먹일 입이 너무 많아서 따라갈 수 없습니다.
 
Maxim Dmitrievsky #:
모두 줄을 서서 한 번에 하나씩 구걸하는 건 어떨까요? 그럼 제가 나눠드리겠습니다
.
한 번에 먹일 입이 너무 많아서 따라갈 수가 없네요.

맥스, 당신 개인 책에는 당신만 있어요.

추상적으로 생각하면 '포럼'이라는 단어가 무슨 뜻인지 알 수 없나요?

여기서 여러분은 실수를 인정하고 양보할 수 있어야 합니다. 즉, 여러분보다 몇 배는 더 많이 알고 있는, 거의 아무것도 모르는 사람들과 함께 있을 수 있어야 합니다.

 
나는 산치와 이야기하고 있었는데, 당신은 어디에서 오는거야, 당신은 충분한 관심이 없습니까?
선생님들 :))) 서로 이야기하세요.
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