Discusión sobre el artículo "Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones"

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Artículo publicado Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones:

En este artículo buscaremos patrones en el mercado, crearemos asesores expertos usando estos como base y verificaremos cuánto tiempo dichos patrones siguen funcionando y, en general, si se mantienen.

En general, una red neuronal también constituye una especie de fuerza bruta, solo que sus algoritmos son muy diferentes a los de la simple fuerza bruta. Ahora no vamos a analizar las arquitecturas separadas de las redes neuronales y los tipos de sus elementos constituyentes, como el perceptrón, pero sí que trataremos de abarcar el tema de manera global. En general, si nos vinculamos a una determinada arquitectura, ya estaremos limitando de antemano las capacidades de nuestro algoritmo. Y una arquitectura fija supone en sí misma una limitación irreparable. En nuestro caso, una red neuronal es una especie de arquitectura de una posible estrategia. Como resultado, la configuración de una red neuronal siempre se corresponderá con un determinado archivo con un mapa de red. De hecho, siempre constituyen indicaciones del montaje de una determinada unidad. Es como una impresora 3D. Establecemos los parámetros de la pieza, y ella la montará por usted. En pocas palabras, una red neuronal es un código general que carece de sentido sin un mapa. Es similar a coger cualquier lenguaje de programación con todas sus capacidades, y simplemente crear un proyecto vacío. Como resultado, el idioma estará ahí, pero la plantilla se encontrará vacía y, por consiguiente, no hará nada. Lo mismo sucede aquí. Lo único es que, a diferencia de la fuerza bruta, una red neuronal puede ofrecer una variabilidad casi ilimitada a nuestras estrategias, cualquier número de criterios y una mayor eficiencia. El único inconveniente de este enfoque es que si escribimos este código genérico de manera descuidada, su efectividad podría incluso terminar siendo inferior a la fuerza bruta. La posible complejidad del sistema aumenta, lo que significa que también aumenta la glotonería del programa. Como resultado, convertiremos nuestra estrategia en un mapa de red, que es su equivalente. En el enfoque de fuerza bruta, hacemos lo mismo, solo que se convierte en una secuencia simple de algunos números. Esta secuencia resulta mucho más simple que un mapa de red y es más fácil de calcular, pero también tiene límites en cuanto a eficiencia A continuación, vamos a representar esquemáticamente lo dicho.

En otras palabras, en el caso de la aproximación por fuerza bruta, seleccionamos un

Autor: Evgeniy Ilin