Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1703
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Wenn Sie denken (Ihr Verstand löst ein Problem), müssen Sie dann mit jemandem kommunizieren?
Sie können Ihre "Wurm"-Definition von Intelligenz immer noch nicht aus dem Weg räumen, also kommunizieren wir jetzt in verschiedenen Sprachen
Sind solche übermäßig anspruchsvollen Daten nicht ein Nachteil? Ich habe gehört, dass NSs, die Straßenschilder erkennen, sich irren, wenn diese einen kleinen Aufkleber an der Seite haben. Vielleicht ist diese Hochsensibilität gar nicht nötig?
Dies ist ein wenig anders. Wenn Sie beim Unterrichten einen Fehler machen, bringen Sie ihr im Grunde etwas bei, wovon Sie keine Ahnung haben. Denken Sie daran, dass die NS wie ein Kind ist, dem Sie alles sagen müssen, was Sie von ihm wollen. Immerhin, das Ergebnis werden Sie in Bezug auf ihre Vorstellungen über das Lernen zu interpretieren, und in Wirklichkeit waren sie verschwommen, als eine Option.
Tipp des Tages. Legen Sie die Eingangsvektoren als Kugel vom Ursprung des Koordinatensystems aus an, um Eindeutigkeit zu gewährleisten und Inkonsistenzen zu vermeiden.
Vielleicht ist mein Verständnis von KI lahm. Aber im Allgemeinen ist KI eben ein System, das mit Menschen interagiert. Wenn die KI nicht mit Menschen interagiert, indem sie eine benutzerfreundliche Sprach- und Bildschnittstelle bietet, und im Stealth-Modus arbeitet,dann ist sie nur ein Programm. Nicht wahr?
YES!!!!!
Das ist genau das, was ich sage!
DerIntellekt ist ein sich selbst modifizierender, sich selbst anpassenderAlgorithmus der Auswahl, der Transformation von Informationen, durch den Informationsmodule entstehen, die dem Subjekt vorher nicht bekannt waren und nicht in einer vorgefertigten Form von außen in es eindringen
Das ist nicht die Vernunft, sondern die einzige bekannte Denkweise, und Sie verwechseln sie mit der Vernunft.
Sie verwechseln den Fahrradsattel mit dem Fahrrad selbst und wollen, dass der Sattel fährt!
Dies ist ein wenig anders. Wenn Sie beim Unterrichten einen Fehler machen, bringen Sie ihr im Grunde etwas bei, wovon Sie keine Ahnung haben. Denken Sie daran, dass die NS wie ein Kind ist, dem man genau sagen muss, was es tun soll. Schließlich werden Sie die Ergebnisse im Rahmen Ihrer Vorstellungen vom Lernen interpretieren, und in Wirklichkeit sind sie unscharf, als eine Variante.
Tipp des Tages. Legen Sie die Eingangsvektoren in Form einer Kugel vom Ursprung des Koordinatensystems aus an, so können Sie Eindeutigkeit erreichen und Inkonsistenzen beseitigen.
Gut. Ich weiß, dass NS darauf trainiert ist, eine wiederkehrende Invariante in den Daten zu erkennen. Es handelt sich im Wesentlichen um einen statistischen Ansatz. Warum also hat ein kleiner einmaliger Fehler eine so große Auswirkung auf die Ausbildung? Eine Person merkt es nicht und vergisst es, aber das Training des Netzwerks bricht zusammen?
Ein Fehler ist nicht einfach ein Fehler. Ein kleiner Fehler kann eine große Wirkung haben.
Und die NS wird nicht gebeten, sich wiederholende Daten zu erfassen. Sie wird aufgefordert, verborgene Muster zu erkennen, um in Ermangelung von sich wiederholenden Daten das richtige Ergebnis zu erhalten. Verallgemeinerung verstehen. Wenn wir einen endlichen Bereich von Daten haben, aber nur 50 % dieser Daten haben. Das Netzwerk lernt, und wenn es ein Muster erkennt, kann es den Rest der Daten, die es nicht gesehen hat, aufbauen. Es ist, als würde man altes Videomaterial mit fehlenden Pixeln rekonstruieren, das das Netz selbständig erstellt.
YES!!!!!
Das ist genau das, was ich sage!
DerIntellekt ist ein sich selbst modifizierender, sich selbst anpassenderAlgorithmus der Auswahl, der Transformation von Informationen, durch den Informationsmodule entstehen, die dem Subjekt vorher nicht bekannt waren und nicht in einer vorgefertigten Form von außen in es eindringen
Das ist nicht die Vernunft, sondern die einzige bekannte Art zu denken, und Sie verwechseln sie mit der Vernunft.
Sie verwechseln den Sattel eines Fahrrads mit dem Fahrrad selbst und wollen, dass der Sattel fährt!
Wahrscheinlich wird es umgangen, aber dort, in den Wettbewerben, ist die Probenahme stationär, es gibt keine besonders unsinnigen Merkmale, d. h. die Bedingungen sind nicht die, mit denen wir arbeiten, und ich denke gerade darüber nach, wie ich die Daten unter Berücksichtigung dieser Merkmale am besten aufbereiten kann. (Die Lösung ist noch nicht endgültig, aber sie ist eine wichtige Aufgabe).
Die verschiedenen Baummodelle sind gut, aber im Moment können sie nicht in eine separate Datei hochgeladen und somit nicht in den Expert Advisor eingebettet werden, was schlecht ist.
Ich habe Ihnen einen Link gegeben, über den Sie die Aufteilung der JOT-Daten einsehen können. Hier wird das vollständige Modell in eine Datei heruntergeladen. Dann werden die Splits daraus gelesen.
Mir gefällt das Fehlen einer Nachbearbeitung beim Boosting nicht - wenn das Modell nach Abschluss des Trainings durch das Verwerfen schwacher Bäume vereinfacht wird. Ich verstehe nicht, warum sie das nicht tun.
Beim Boosten sind per Definition alle Bäume wichtig. Jede weitere Maßnahme verfeinert die vorangegangenen. Wenn Sie einen Baum in der Mitte herausnehmen, werden alle folgenden mit falschen Daten arbeiten - Sie sollten sie neu trainieren, ohne den herausgenommenen Baum zu berücksichtigen. Der erste Baum wird dem verworfenen Baum sehr nahe kommen.
Die Blätter der einzelnen Bäume im Boosting sind schwach - geringe Vollständigkeit - weniger als 1% und es ist schlecht, dass dieser Parameter nicht angepasst werden kann,
Ja. Die einzelnen Blätter der Ammer sind unvollständig, weil sie durch die Reaktionen der Blätter anderer Veredelungsbäume ergänzt werden. Und nur die kumulierten Antworten von z.B. 100 Bäumen ergeben die richtige Antwort.
Der Versuch, aus einem einzigen Blatt des Boosting-Modells etwas Gültiges zu gewinnen, ist unmöglich.
Alle 100 Antworten von 100 Bäumen werden beim Boosten zusammengezählt, jeder gibt z.B. insgesamt 0,01 = 1. Der Wert von 1 Blatt = 0,01 - was wollen Sie damit erreichen? Es ist nichts drin. Nur die Summe der 100 Blätter ergibt die richtige Antwort.
In der Tat ist dort der 1. Baum stark und ergibt z.B. 0,7, die übrigen bringen die Summe näher an 1. Wenn nur die Blätter des ersten Baumes separat betrachtet werden, aber ich denke, sie sind schwächer als jeder Baum aus dem Zufallsforst, aufgrund der geringeren Tiefe.
Der Random Forest hat einen Durchschnitt, z.B. jedes Blatt von 100 Bäumen = 1, der Durchschnitt ist ebenfalls = 1. Darin sind die Füchse vollständig, aber mit zufälligen Variationen. Aber eine Menge von 100 Antworten ergibt einen Durchschnitt als einigermaßen genaue Antwort.
Wie ein echter Händler habe ich zwei Elche gekauft und mein Modell neu verkabelt. Handel ist kein lohnendes Geschäft :-)
Ich bin nicht verwirrt. Ich habe das Programm klar auf konventionelle Algorithmen, auf neuronale Netze, KI und Intelligenz aufgeteilt.
Ich gebe auf ...