Midjourney и другие нейросети обработки изображений - страница 171
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Логика есть. Вот на 3-м курсе на практике мне дали такую курсовую: "Оптимальное распределение машин и механизмов по строительным объектам".
решил Симплекс методом линейного программирования. Вот там четко были заданы все ограничения, и найти целевую функцию было легко.
А на форексе четкости нет. Все эти виды ограничения надо "изобретать", т.е. создавать ни с чего.
Это никакой ИИ не сможет делать.
В этом тезисе нет логики. Если ф-я простая, то значит можно, а если сложная то уже нельзя. Дискриминация.
В этом тезисе нет логики. Если ф-я простая, то значит можно, а если сложная то уже нельзя. Дискриминация.
Функция сама по себе не создается. Это мы ее создаем.
Функция сама по себе не создается. Это мы ее создаем.
Создается гипотеза и проверяется с помощью МО и статистики. Все точно такое же.
Текущие лидеры в сфере ИИ по направлениям
а кто-нибудь сравнивал бард и гпт по ответам? есть существенные отличия?
для барда даже рега не нужна, просто через впн зайти
Создается гипотеза и проверяется с помощью МО и статистики. Все точно такое же.
Вот я об этом и говорю. Хорошую гипотезу создает тот у кого большой опыт и кто умеет прибыльно торговать.
А проверить этого тут есть генетическая оптимизация. Больше ничего не нужно. С помощью него можно точно определить прибыльность вашей стратегии (НЕ только по профиту конечно).
Вот я об этом и говорю. Хорошую гипотезу создает тот у кого большой опыт и кто умеет прибыльно торговать.
А проверить этого тут есть генетическая оптимизация. Больше ничего не нужно. С помощью него можно точно определить прибыльность вашей стратегии (НЕ только по профиту конечно).
Ну это такое наивное восприятие алгоритмов МО, которые не только про оптимизацию, но и про поиск и про постановку самих гипотез.
Ну это такое наивное восприятие алгоритмов МО, которые не только про оптимизацию, но и про поиск и про постановку самих гипотез.
Можно это представить так. Им задаем универсальный ЛЕГО, с бесконечным количеством элементов. И они смогут собирать многочисленные и невероятные фигуры.
Но они не смогут изобретать новый вид ЛЕГО.
Т.е. они не смогут создавать например душевную музыку.
P.S. у них нет интуиции и способность изобретателя.
Можно это представить так. Им задаем универсальный ЛЕГО, с бесконечным количеством элементов. И они смогут собирать многочисленные и невероятные фигуры.
Но они не смогут изобретать новый вид ЛЕГО.
Т.е. они не смогут создавать например душевную музыку.
P.S. у них нет интуиции и способность изобретателя.
а вы бы у них спросили
can machine learning create different hypothesis and then test it without human assistance?
Yes, machine learning can create different hypotheses and then test them without human assistance. This is done through a process called automated hypothesis generation.
Automated hypothesis generation is a type of machine learning that uses artificial intelligence to generate new hypotheses from existing data. This can be done by using a variety of techniques, such as machine learning algorithms, natural language processing, and pattern recognition.
Once a new hypothesis is generated, it can be tested using a variety of methods, such as statistical analysis, simulation, and experimentation. If the hypothesis is supported by the evidence, it can be accepted as a new scientific theory.
Automated hypothesis generation has the potential to revolutionize the scientific process. It can help scientists to identify new research areas, to develop new theories, and to test existing theories. This can lead to new discoveries and new technologies.
However, automated hypothesis generation is not without its challenges. One challenge is that it can be difficult to generate hypotheses that are both novel and testable. Another challenge is that it can be difficult to assess the validity of hypotheses that are generated by machines.
Despite these challenges, automated hypothesis generation is a promising new technology that has the potential to revolutionize the scientific process.
Here are some examples of how automated hypothesis generation is being used in different fields:
Automated hypothesis generation is a powerful new tool that has the potential to revolutionize the scientific process. It is still in its early stages of development, but it has the potential to make significant contributions to a wide range of fields.
а кто-нибудь сравнивал бард и гпт по ответам? есть существенные отличия?
для барда даже рега не нужна, просто через впн зайти
Вот двухмесячной давности.
Есть на английском сравнения более свежие:
https://youtu.be/0diejS58ouM