記事についてのディスカッション
ノームは、もちろん、手動ラベルと合理的な仮定が存在することはAIではありません）が、本当に訓練のためのデータと次元の領域を削減し、少なくともそれらを許容できるようにします）。
ノーマンは、もちろんハンドタグや合理的な仮定を持つことはAIではない）が、本当にトレーニングのためのデータ領域と次元を削減し、少なくともそれらを許容できるようにする)
手作業による特徴（フィッシュ）の選択のみから。最後のマニュアルをなくす方法を考えています。
オプションはあるが、まだ手をつけていない。マニュアルからは機能（特徴）の選択のみ。最後のマニュアルをどう処分しようかと考えている。
オプションはあるが、まだ手をつけていない。そしてターゲットの自動検出)))
そして自動ターゲット)))
これはすでに導入されている
素晴らしい記事をありがとう。
どういたしまして。
何も理解できないよ）
いくつのクラスが自動的にマークアップされたのですか？
もし2クラス以上なら、各クラスに財務評価（赤字か黒字か）を与え、最終トレーニングのために2クラスに統合するのが論理的だろう。
何も理解できなかったよ）
自動的にマークアップされたクラスはいくつありましたか？
もし2クラス以上なら、各クラスに財務評価（赤字か黒字か）を与え、最終トレーニングのために2クラスに統合するのが論理的でしょう。
久しぶりに素晴らしい記事をありがとうございます！
どのように他の通貨ペアをトレーニングし、テストするのですか？
コーディングの部分が複雑で、編集やテスト目的の改良を行うことができません:)
久しぶりに素晴らしい記事を書いてくれて、おめでとう！！！
他の通貨ペアをトレーニング、テストするには？
コーディングの部分が複雑で、編集やテスト目的の改良を行うことができません:)
MetaEditor5でpyファイルをコンパイルすることはできません。このためには、PyCharmプログラムをインストールして、このスクリプトを実行する必要があります。
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新しい記事「トランスダクション・アクティブ機械学習におけるスロープブースト」はパブリッシュされました:
本記事では、実データを活用したアクティブな機械学習手法について考察するとともに、その長所と短所について考察していきます. おそらく、いくつかの方法が有用であるとわかるでしょうし、機械学習モデルのアーセナルにインクルードするでしょう. トランスダクションは、サポートベクターマシン（SVM）の共同発明者であるVladimir Vapnik氏が紹介しています.
アクティブラーニングに直行して、その効果をデータで検証してみましょう.
Python言語でアクティブラーニングを行うためのライブラリはいくつかありますが、その中でも最も人気のあるものがです.
より直感的で、アクティブラーニングの考え方を知るのに適していると判断し、modalライブラリを選択しました. 標準的なブロックを使ってモデルを設計したり、自分でモデルを作成したりと、より自由度が高くなっています.
以上説明した処理を、以下のスキームを用いて考えてみましょう.
作者: Maxim Dmitrievsky