トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 3318 1...331133123313331433153316331733183319332033213322332333243325...3399 新しいコメント Andrey Dik 2023.10.26 14:07 #33171 Andrew, [26.10.2023 13:19] 特にニューラルネットワークの学習や機械学習全般における停止基準とは何でしょうか？ GPT Chat bot, [26.10.2023 13:19] ニューラルネットワークの学習や機械学習全般における停止基準は、タスクと学習アルゴリズムに依存します。一般的な停止基準には次のようなものがある： 1.十分に低い誤差の達成：閾値誤差値を定義することができ、それ以下であればモデルは十分な精度を達成したとみなされる。検証データセットまたはテストデータセットでの誤差がこの値に達すると、学習が停止される。 2.収束：各訓練エポックの後、またはある反復回数の後、モデルが著しく改善しなくなったときに訓練を停止することができる。ここでは、エポック間の誤差の変化、モデルの重みの変化、予測値の変化など、様々な基準を用いることができる。 3. Time Limit Exceeded: 学習時間が所定のしきい値を超えた場合、学習を停止することができる。 4. 5. 最大エポック数到達：学習をあるエポック数に制限することができ、それ以降は学習プロセスを停止する。 6. 特定の反復回数： 7.訓練データセット上の損失制御：訓練データセット上の損失関数がある値に達した場合、または損失関数の減少が止まった場合、訓練実行を停止することができる。 停止基準の選択は、特定のタスク、利用可能なデータ、および訓練アルゴリズムに依存する。 Andrei, [26.10.2023 13:23] 学習は最適化の本質であり、そのゴールは大域的な極限に到達することだと言えますか？ GPT Chat bot, [26.10.2023 13:23] はい、機械学習における学習は最適化プロセスと考えることができ、そのゴールは大域的な極限に到達することです。 損失関数は、モデルの予測値と実際の値との間の不一致の尺度である。 モデル・パラメータを更新し、最適解を見つけるために、確率的勾配降下（stochastic gradient descent）、遺伝的アルゴリズム（genetic algorithms）、あるいはチャージド・システム・サーチ（charged system search）などの最適化アルゴリズムが使用される。 このように、機械学習は最適化と見なすことができる。目標は、損失関数を最小化し、最良のモデル性能を達成するモデルパラメータの組み合わせを見つけることである。 Machine learning in trading: 削除済み 2023.10.26 14:07 #33172 Andrey Dik #:GPTに尋ねよう、いつ学ぶことを止めなければならないのか？あなたはまだその質問に自分で答えていない。 私は、あなたがまだ聞こうと思っていない質問の答えさえ知っている。その調子だ。建設的になったら、話そう。 Andrey Dik 2023.10.26 14:11 #33173 Aleksey Vyazmikin #:つまり、私の推理は間違っていて、答えはノーだ。 いや、そんなことはない。私は違う考えを持っているのではなく、多くの人が何らかの理由で物事を正式名称で呼ぶことを好まないだけだ。 具体的にいつ学習を止めるかは、方法論の選択の問題であり、私は、グローバルな極限状態の検出がなければ、学習を止めることは不可能であることを強調しただけだ（まあ、あるいは強制的に止めることもできるが、それは現実的には役に立たないだろう）。 削除済み 2023.10.26 14:12 #33174 Andrey Dik #:どうしてですか？ただ、多くの人がなぜか物事を正式名称で呼ぶことを好まないんだ。具体的にいつ学習を止めるかは方法論の選択の問題であり、私は大域的な極限を検出しない限り学習を止めることは不可能であることを強調しただけだ（まあ、あるいは強制的に止めることもできるが、それは実用的な意味がないだろう）。 ークレークポイントはークレークポイントはークレークポイントはークレークポイントのークレークポイント Andrey Dik 2023.10.26 14:13 #33175 Maxim Dmitrievsky #:あなたがまだ聞こうと思っていない質問でも、私は答えを知っている。とにかく続けてくれ。建設的になったら、話そう。 また失礼なことを言っているのか？わかっていても、なぜか表には出さない。 あのジョークと同じだよ： -女の子、胸ある？ -あるよ！ あるわよ！-なんで胸がないの？ Andrey Dik 2023.10.26 14:15 #33176 Maxim Dmitrievsky #:早期のブレークポイントは、グローバルな極限点ではない。 なるほど（苦笑）。その意味を説明していただけますか？具体的にいつトレーニングを止めればいいのでしょうか？最初の反復で？2回目？3回目？100回目？どれだ？ 削除済み 2023.10.26 14:15 #33177 Andrey Dik #:また失礼なことを言っているのか？わかっていても、それを表に出さない。あのジョークと同じだよ：-女の子、胸ある？-ったな！-なんで胸がないの？ 誰かに何かを見せる必要はないんだ。私だったら、うぬぼれたりしないわ。 Andrey Dik 2023.10.26 14:16 #33178 Maxim Dmitrievsky #:誰かに何かを見せる必要はない。もし私があなただったら、うぬぼれたりしないわ。 うぬぼれているのはどっちだ？ 私は、あなたがまだ聞こうとも思っていない質問の答えを知っている。その調子だ。 削除済み 2023.10.26 14:17 #33179 Andrey Dik #: わかりました。その意味を説明していただけますか？具体的にいつトレーニングを止める必要があるのですか？最初の反復で？2回目？3回目？100回目？どれ？ 選択した停止基準に従って Andrey Dik 2023.10.26 14:19 #33180 Maxim Dmitrievsky #:私は誰かに何かを見せる必要はないし、展示主義者でもない。もし私があなただったら、うぬぼれたりしないわ。 知っているなら、何も言うな。もし知っていると 言うなら、それを見せなさい。見栄えが悪い："知ってるけど言わない、お前らみんなバカだ！"って。 1...331133123313331433153316331733183319332033213322332333243325...3399 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
特にニューラルネットワークの学習や機械学習全般における停止基準とは何でしょうか？
GPT Chat bot, [26.10.2023 13:19]
ニューラルネットワークの学習や機械学習全般における停止基準は、タスクと学習アルゴリズムに依存します。一般的な停止基準には次のようなものがある：
1.十分に低い誤差の達成：閾値誤差値を定義することができ、それ以下であればモデルは十分な精度を達成したとみなされる。検証データセットまたはテストデータセットでの誤差がこの値に達すると、学習が停止される。
2.収束：各訓練エポックの後、またはある反復回数の後、モデルが著しく改善しなくなったときに訓練を停止することができる。ここでは、エポック間の誤差の変化、モデルの重みの変化、予測値の変化など、様々な基準を用いることができる。
3. Time Limit Exceeded: 学習時間が所定のしきい値を超えた場合、学習を停止することができる。
4.
5. 最大エポック数到達：学習をあるエポック数に制限することができ、それ以降は学習プロセスを停止する。
6. 特定の反復回数：
7.訓練データセット上の損失制御：訓練データセット上の損失関数がある値に達した場合、または損失関数の減少が止まった場合、訓練実行を停止することができる。
停止基準の選択は、特定のタスク、利用可能なデータ、および訓練アルゴリズムに依存する。
Andrei, [26.10.2023 13:23]
学習は最適化の本質であり、そのゴールは大域的な極限に到達することだと言えますか？
GPT Chat bot, [26.10.2023 13:23]
はい、機械学習における学習は最適化プロセスと考えることができ、そのゴールは大域的な極限に到達することです。
損失関数は、モデルの予測値と実際の値との間の不一致の尺度である。
モデル・パラメータを更新し、最適解を見つけるために、確率的勾配降下（stochastic gradient descent）、遺伝的アルゴリズム（genetic algorithms）、あるいはチャージド・システム・サーチ（charged system search）などの最適化アルゴリズムが使用される。
このように、機械学習は最適化と見なすことができる。目標は、損失関数を最小化し、最良のモデル性能を達成するモデルパラメータの組み合わせを見つけることである。
GPTに尋ねよう、いつ学ぶことを止めなければならないのか？あなたはまだその質問に自分で答えていない。
私は、あなたがまだ聞こうと思っていない質問の答えさえ知っている。その調子だ。建設的になったら、話そう。
つまり、私の推理は間違っていて、答えはノーだ。
いや、そんなことはない。私は違う考えを持っているのではなく、多くの人が何らかの理由で物事を正式名称で呼ぶことを好まないだけだ。
具体的にいつ学習を止めるかは、方法論の選択の問題であり、私は、グローバルな極限状態の検出がなければ、学習を止めることは不可能であることを強調しただけだ（まあ、あるいは強制的に止めることもできるが、それは現実的には役に立たないだろう）。
どうしてですか？ただ、多くの人がなぜか物事を正式名称で呼ぶことを好まないんだ。
具体的にいつ学習を止めるかは方法論の選択の問題であり、私は大域的な極限を検出しない限り学習を止めることは不可能であることを強調しただけだ（まあ、あるいは強制的に止めることもできるが、それは実用的な意味がないだろう）。
ークレークポイントはークレークポイントはークレークポイントはークレークポイントのークレークポイント
あなたがまだ聞こうと思っていない質問でも、私は答えを知っている。とにかく続けてくれ。建設的になったら、話そう。
また失礼なことを言っているのか？わかっていても、なぜか表には出さない。
あのジョークと同じだよ：
-女の子、胸ある？
-あるよ！
あるわよ！-なんで胸がないの？
早期のブレークポイントは、グローバルな極限点ではない。
また失礼なことを言っているのか？わかっていても、それを表に出さない。
あのジョークと同じだよ：
-女の子、胸ある？
-ったな！
-なんで胸がないの？
誰かに何かを見せる必要はないんだ。私だったら、うぬぼれたりしないわ。
誰かに何かを見せる必要はない。もし私があなただったら、うぬぼれたりしないわ。
うぬぼれているのはどっちだ？
私は、あなたがまだ聞こうとも思っていない質問の答えを知っている。その調子だ。
わかりました。その意味を説明していただけますか？具体的にいつトレーニングを止める必要があるのですか？最初の反復で？2回目？3回目？100回目？どれ？
選択した停止基準に従って
私は誰かに何かを見せる必要はないし、展示主義者でもない。もし私があなただったら、うぬぼれたりしないわ。