Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1702

 
Aleksey Vyazmikin:

Se estivéssemos a falar de regressão, seria mais claro - é provavelmente uma boa maneira de ver as coisas.

Este é um exemplo que te dei para classificação, mas também há um modo de regressão, não sei como funciona. Não sei como funciona, e estou apenas a adivinhar. Acho que o Doc explicaria com mais detalhes.
 
ReTag Konow:
Eu concordo. NS é mais um componente de IA, como um parafuso ou uma porca em um carro.
É verdade que a NS é um componente da IA. Além da rede neural, há uma série de algoritmos que servem essa rede neural, e coletivamente é um sistema de IA. Exactamente um sistema. Mas um sistema de IA não pode existir sem uma rede neural.
 
Mihail Marchukajtes:
Mais um dos seus erros como principiante. NS é muito exigente para a amostra de treinamento e é uma ferramenta bastante sutil, onde um pequeno erro na preparação dos dados (vírgula errada) leva a um resultado diametral. Tente tirar menos conclusões próprias, e é melhor ouvir o que lhe dizem.
Neste momento, não identifico a IA e a NS. Disseste a ti mesmo para não os confundir. NS é uma ferramenta que pode ser usada em IA, mas, por si só, não se aproxima dela. Parecia estar de acordo com isso.
 
Mihail Marchukajtes:
Muito bem, a NS é um componente da IA. Além da rede neural, há uma série de algoritmos que servem essa rede neural, e tudo junto é um sistema de IA. Exactamente um sistema. Mas um sistema de IA não pode existir sem uma rede neural.
Então, é a essa conclusão que chegamos.
 
ReTeg Konow:
Neste momento, não identifico a IA e a NS. Você mesmo disse que não há necessidade de confundir os dois. NS é uma ferramenta que pode ser usada em IA mas, por si só, não se aproxima dela. Parecia estar de acordo com isso.
Vou até dizer mais, eu tinha casos em que só tinha que pressionar o botão de otimização, e então percebi que este passo 20 operações atrás eu errei e na verdade eu tenho um erro nos dados e tive que preparar tudo de novo, porque eu entendi claramente que não deve haver nenhum erro. Uma vírgula no lugar errado e foi tudo em vão. E isso significa horas de máquina e tempo, e o mais importante, o resultado.
 
mytarmailS:

A IA tem mesmo que interagir com humanos???

Eu acho que tem de ser. Caso contrário, qual é o objectivo?
 
Konow:
Então é a essa conclusão que chegamos.
Certo. Um sistema de inteligência artificial é uma rede neural rodeada por algoritmos de serviço. Pré-processamento, análise, métodos de requalificação, etc.
 
elibrarius:

O que há de errado nisso? A Catbust contorna a maioria dos seus concorrentes.
Eu, por exemplo, não gostei da ideia de uma árvore simétrica dentro dela. Obviamente não é a melhor solução dividir 2 nós diferentes por um preditor e pelo mesmo nível. A menos que acelere até 10 vezes.
Ainda bem que eles adicionaram 2 novos métodos mais clássicos.

Provavelmente não é bem assim, mas nas competições, a amostragem é estacionária, não há características particulares de lixo, ou seja, as condições não são aquelas com as quais trabalhamos, e estou apenas pensando na melhor maneira de preparar os dados com essas características em mente. (A solução ainda não está na forma final, mas é uma tarefa importante).

Os diferentes modelos de árvore são bons, mas no momento não podem ser carregados em um arquivo separado e, portanto, não podem ser embutidos no EA, o que é ruim.

Não gosto da ausência de pós-processamento no boosting - quando no final do treino o modelo é simplificado atirando árvores fracas para fora. Não vejo porque é que isto não está feito.

Folhas de árvores individuais em boosting são fracas - baixa completude - menos de 1% e é ruim que este parâmetro não possa ser ajustado, enquanto a distribuição do sinal contábil por amostra não é realizada - como resultado, aprendemos descartando. Muitas nuances e aqui a solução pode ser um bom pré-processamento de preditores. E é claro que é melhor ligar e modificar o código - ninguém entende C++ no nível adequado?

 
Rechtg Konow:
Acho que ele tem de o fazer. Caso contrário, qual é o objectivo?

Quando você pensa (o seu intelecto resolve um problema) você tem que se comunicar com alguém naquele momento?

Ainda não consegues tirar a tua definição de "verme" de inteligência do caminho, por isso agora estamos a comunicar em línguas diferentes.

 
Mihail Marchukajtes:
Vou dizer-vos ainda mais, tive casos destes quando só tive de premir o botão de optimização e depois apercebi-me que este passo 20 operações atrás eu errei e de facto tive um erro nos meus dados e tive de preparar tudo de novo porque percebi claramente que não devia haver erro. Uma vírgula no lugar errado e foi tudo em vão. Isso significa horas de máquina, tempo e, o mais importante, resultados.
Não é uma desvantagem ser demasiado exigente com os dados? Já ouvi falar de NS reconhecer que os sinais de trânsito estavam errados se tivessem um pequeno autocolante na lateral. Talvez esta super-sensibilidade não seja necessária?