Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2024
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Niemand gibt Zuschüsse für Forex-Bots
Die Aufgaben dort sind leichter zu lösen, und die lokalen KI-Spezialisten haben Erfahrung mit komplexeren oder sogar unlösbaren Aufgaben. Bei einfachen Aufgaben wird es leichter sein.
Es gibt Aufgaben zur Audio-, Foto- und Videoerkennung, zur Diagnose von Symptomen, zur Steuerung von Robotern und Roboterschwärmen usw.
Der Forex-Bot macht sich selbst bezahlt, wenn er effektiv ist.
Die Aufgaben dort sind leichter zu lösen, und die lokalen KI-Mitarbeiter haben Erfahrung mit komplexeren oder sogar unlösbaren Aufgaben. Bei einfachen Aufgaben wird es leichter sein.
Es gibt Aufgaben zur Audio-, Foto- und Videoerkennung, zur Erstellung von Diagnosen anhand von Symptomen, zur Steuerung von Robotern und Roboterschwärmen usw.
Heutzutage gibt es kaum noch gute Fachleute. Es ist so weit gekommen, dass man, um einen guten Job bei SIBUR zu bekommen (auch im IT-Bereich), einfach einen IQ-Test bestehen muss :D
Zurzeit gibt es nur sehr wenige gute Leute. Es ist so weit gekommen, dass man, um einen guten Job bei SIBUR zu bekommen (auch im IT-Bereich), einen IQ-Test bestehen muss :D
Es gibt noch eine andere Möglichkeit - ein Stipendiat zu werden)).
Wenn jemand Ideen für KI- oder andere digitale Projekte hat, die tatsächlich nachgefragt werden könnten und es absehbare Kunden/Absatzmärkte gibt, könnte ein Start-up-Zuschuss von bis zu 3 Mio. Rubel mit der Möglichkeit, Mitarbeitern bis zu 100.000 Rubel pro Monat zu zahlen, gewährt werden.
Folglich muss der Gegenstand des geistigen Eigentums (Programm, Erfindung usw.) registriert werden
https://ит-гранты.рф/
Nur für Berichte, Genehmigungen, Evaluierungen, Geschäftspläne usw. muss ein Haufen Papier ausgegeben werden (oder sogar mehr).
Vorrangige Bereiche:
https://ит-гранты.рф/pnp
Sehen Sie, wie ich das Problem sehe...
Ich sehe Daten als "Scheiben" von Beobachtungen, die nicht immer die gleiche Länge haben.
Innerhalb dieser "Slices" gibt es Clusternummern, wobei die Clusternummer als Zustand oder besser als ein Ereignis interpretiert werden kann...
Das Ereignis an sich bedeutet nichts, wichtig ist die richtige Abfolge der Ereignisse + man MUSS daran denken, dass 99% der Ereignisse von uns selbst erzeugter Müll sind.
Nehmen wir also an, der Markt hat eine gewinnbringende Abfolge von Ereignissen (in einem Haufen Müll) als "1" - "2" - "3" - "YES".
Das ist es, was ich unter "gebrühtem Kaffee" verstehe.
"1"- Wasser einfüllen, "2" - erhitzen, "3"... ...und so weiter... Natürlich muss die Reihenfolge stimmen.
Die Daten sehen so aus, aber die Zeilen werden viel länger sein.
Ich arbeite also an einem Algorithmus, der nach solchen im Rauschen versteckten Sequenzen sucht...
Also Fragen an Sie.
Kann RNN dies im Rauschen finden?
und kann RNN Vektoren mit unterschiedlichen Längen als Eingabe verarbeiten?
Ich denke, das Rauschen ist zu viel für Netzwerke hier, auch die coolsten wie ltsm,gru, wie sie mit Texten arbeiten, und es gibt überhaupt kein Rauschen ...
Vielleicht erfinde ich das Rad neu?
Sehen Sie, wie ich das Problem sehe...
Ich sehe die Daten als "Scheiben" von Beobachtungen, die nicht immer die gleiche Länge haben.
Innerhalb dieser "Slices" befinden sich Clusternummern, wobei die Clusternummer als ein Zustand oder besser ein Ereignis interpretiert werden kann...
Das Ereignis an sich bedeutet nichts, wichtig ist die richtige Abfolge der Ereignisse + man MUSS daran denken, dass 99% der Ereignisse von uns selbst erzeugter Müll sind.
Nehmen wir also an, der Markt hat eine gewinnbringende Abfolge von Ereignissen (in einem Haufen Müll) als "1" - "2" - "3" - "YES".
Das ist es, was ich unter "gebrühtem Kaffee" verstehe.
"1"- Wasser einfüllen, "2" - erhitzen, "3"... ...und so weiter... Natürlich muss die Reihenfolge stimmen.
Die Daten sehen wie folgt aus, aber die Zeilen werden viel länger sein
(Ich kann mir noch kein Bild davon machen, was zum Teufel hier los ist)
Die Bilder funktionieren auch nicht.
Ja, so in etwa. Die Abfolge von bedingten Ereignissen, sie braucht Speicher. Aber wir reduzieren die Anzahl der Ereignisse, indem wir sie zu einigen wenigen, sich abwechselnden Ereignissen bündeln.
erhalten wir eine boolesche Funktion vom Typ 000011010110011, bei der 0 und 1 abwechselnde Ereignisse sind. Wenn die Eingabe eine Reihe von n Ereignissen ist, sagen wir das nächste Ereignis voraus. Dies erfordert jedoch ein Rekursionsnetz, das nicht klassisch ist. Es ist möglich, mehr Cluster als 2 zu bilden.Die Bilder funktionieren nicht, es hat auch nicht funktioniert.
Klicken Sie einfach auf das Bild, unten stehen noch ein paar Worte dazu.
Aber wir reduzieren die Anzahl der Ereignisse, indem wir sie in mehrere abwechselnde Ereignisse gruppieren.
Solche Fragen an Sie
Kann RNN dies im Rauschen finden?
und kann RNN Vektoren unterschiedlicher Länge als Eingabe verarbeiten?
Ich denke, das Rauschen ist zu viel für die Netze hier, auch die coolsten wie ltsm,gru, wie sie mit Texten arbeiten, und es gibt überhaupt kein Rauschen...
Vielleicht erfinde ich das Rad neu.
Das Rauschen sollte durch die Clusterebene entfernt werden
kann Vektoren unterschiedlicher Länge aufnehmen (ich habe es nicht getan, aber ich weiß, dass es möglich ist), aber wenn die Clustering-Schicht verwendet wird, dann ist die Frage nicht mehr zu beantworten
das Rauschen muss durch die Clusterebene entfernt werden
Rauschen, es sind die Cluster , die nutzlos sind.
1 22 44 55 42 2 54 65 23 75 3 53 76 43 "JA"
Sie werden erst nach dem Lernen feststellen, dass sie nutzlos und überflüssig sind, aber bis dahin behindern sie das Lernen.
Lärm, es ist eine Ansammlung von lauten
1 22 44 55 42 2 54 65 23 75 3 53 76 43 "JA"
keine nutzlosen Cluster