Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1708

 
Aleksey Nikolayev:

Это ваши домыслы. Я лишь посоветовал вам не становиться таким же "биологом", каким Гегель был "астрономом". Даже нашёл вам ссылку на статью об исследовании. Но читать статьи - это же не ваш метод, не так ли?

Если чессно то сразу не понял что это ссылка на статью. А вот статья чисто по теме МО, не в трейдинге, но методы рассмотрены подробно.

 
Igor Makanu:

это не домыслы, а ограниченный словарный запас, если не ошибаюсь, то детям по этой причине и рекомендуют читать как можно больше литературы, но не знаю насколько эффективно это для взрослого человека )))

жонглировать авторитетом, довольно сумбурно составленная фраза, гулить не буду, но имхо - авторитет это, что то постоянное, незыблемое , и как вот этим вотЪ можно жонглировать? скорее всего задавить авторитетом?

в запас из форумных словесных баталий: "вы не перекрашивайтесь"

Прежде чем говорить об ограниченности чужого слов.запаса, вы бы хоть пунктуацию и орфографию своего поста проверили.)) И мне можно. Я 25 лет живу в нерусскоязычной среде, что конечно, сказывается иногда на слов.запасе. Но, я стараюсь, в отличии от некоторых.

А выражение "жонглирование авторитетом" очень точно описывает то, как использует имя великого человека неизвестный никому Николаев.
 
Aleksey Nikolayev:

Это ваши домыслы. Я лишь посоветовал вам не становиться таким же "биологом", каким Гегель был "астрономом". Даже нашёл вам ссылку на статью об исследовании. Но читать статьи - это же не ваш метод, не так ли?

Я бегло прошелся по оригинальной статье. Досконально разобраться может только специалист. Я всего лишь высказал сомнение в том, что статья на "Дзен" обьективна и не искажает реальность диким преувеличением. 
 

по теме топика


если у кого готовый пример RNN-сети на базе LSTM для цены?

можно на Питоне, нужно порядок построения сети и обучения глянуть, в интернете примеров вагон, но по теме изучаемого материала (ЦР) хочу глянуть

спасибо

 
Судя по статье на Дзен, ИИ подбирает удачные хим.соединения против бактерий, только путем статистического анализа данных и взаимосвязей "причина-следствие". Алгоритм не использует эмперику, т.е. не проверяет опытным путем и при этом, его результат имеет высокую точность. Это и странно.

Если этот метод работает, то можно быстро и эффективно выводить удачные антибактериальные препараты, без долгих опытов. Но, текущая вирусная обстановка опровергает подобный вывод.
 
Реter Konow:
Судя по статье на Дзен, ИИ подбирает удачные хим.соединения против бактерий, только путем статистического анализа данных и взаимосвязей "причина-следствие". Алгоритм не использует эмперику, т.е. не проверяет опытным путем и при этом, его результат имеет высокую точность. Это и странно.

Если этот метод работает, то можно быстро и эффективно выводить удачные антибактериальные препараты, без долгих опытов. Но, текущая вирусная обстановка опровергает подобный вывод.

Без опытов обойтись не получится. Основная идея, насколько я понял, просто в существенном сокращении списка веществ допускаемых к опытам. Вот ссылка на более осмысленный рассказ на русском языке про это исследование с упором на биологию и без подробностей про МО.

Поиск новых антибиотиков с помощью машинного обучения
Поиск новых антибиотиков с помощью машинного обучения
  • Елизавета Минина
  • biomolecula.ru
Проблема стремительного распространения устойчивости к антибиотикам среди патогенных бактерий — одна из самых острых проблем современной медицины, поэтому разработка новых антибиотиков сейчас является очень важной задачей. Недавно на страницах журнала Cell американские исследователи сообщили, что сумели найти новый потенциальный антибиотик...
 
Igor Makanu:

по теме топика


если у кого готовый пример RNN-сети на базе LSTM для цены?

можно на Питоне, нужно порядок построения сети и обучения глянуть, в интернете примеров вагон, но по теме изучаемого материала (ЦР) хочу глянуть

спасибо

вопрос снят, вспомнил и нашел где бегло читал, все в статье есть https://www.mql5.com/ru/articles/3473

 
Aleksey Vyazmikin:

Алексей, вы анализом листьев занимаетесь, видимо вы можете ответить... или кто-нибудь, кто знает.

Вот описание сплитов дерева глубиной до 2 из кабуста

  {
    "left": {
      "value": -0.5163727959697733,
      "weight": 385
    },
    "right": {
      "left": {
        "value": -0.40476190476190477,
        "weight": 156
      },
      "right": {
        "value": 0.18232044198895028,
        "weight": 350
      },
      "split": {
        "border": 4.999999046325684,
        "ctr_target_border_idx": 0,
        "split_index": 4,
        "split_type": "OnlineCtr"
      }
    },
    "split": {
      "border": 12.762499809265137,
      "float_feature_index": 1,
      "split_index": 1,
      "split_type": "FloatFeature"
    }
  },


Что означает "value"? Это ответ листа? Что означают отрицательные числа?

Если да, то что есть value для мультиклассовой классификации? Ниже сплиты одного из деревьев обученого по 3-м классам.
У каждого листа видим массив из 3-х значений value. Каков ответ? Наибольшее значение? Тогда зачем хранить избыточные два значения? Что означают отрицательные значения?

[
  {
    "left": {
      "left": {
        "value": [
          0.8474576271186454,
          -0.4237288135593223,
          -0.4237288135593223
        ],
        "weight": 50
      },
      "right": {
        "value": [
          0,
          0,
          0
        ],
        "weight": 0
      },
      "split": {
        "border": 6.850000381469727,
        "float_feature_index": 0,
        "split_index": 0,
        "split_type": "FloatFeature"
      }
    },
    "right": {
      "left": {
        "value": [
          -0.4262295081967212,
          0.7540983606557395,
          -0.3278688524590165
        ],
        "weight": 52
      },
      "right": {
        "value": [
          -0.42105263157894807,
          -0.3684210526315795,
          0.7894736842105271
        ],
        "weight": 48
      },
      "split": {
        "border": 1.6500000953674316,
        "float_feature_index": 3,
        "split_index": 4,
        "split_type": "FloatFeature"
      }
    },
    "split": {
      "border": 0.800000011920929,
      "float_feature_index": 3,
      "split_index": 3,
      "split_type": "FloatFeature"
    }
  },
Интересно, что сумма трех value равна 0.
 
Aleksey Nikolayev:

Без опытов обойтись не получится. Основная идея, насколько я понял, просто в существенном сокращении списка веществ допускаемых к опытам. Вот ссылка на более осмысленный рассказ на русском языке про это исследование с упором на биологию и без подробностей про МО.

Хорошая, научная статья, без "пузырящегося" энтузиазма по поводу всемогущества ИИ и близости панацеи. Показывает, насколько "хитра" природа и наивен человек, считающий что он уже нашел к ней ключ и вот теперь...

Результат применения МО в поиске подходящего варианта из огромных "библиотек" соединений и данных о их влиянии на различные штаммы оказался удачным. Но, это почти единичный результат и он не гарантирует подобные победы в будущем. Почему? - Потому что МО использует статистический и вероятностный подход. Другие случаи применения этого поиска могут быть совсем неудачными. 

Я бы сосредоточился на изучении общих принципов репликации микроорганизмов и создании инструмента выборочной блокировки у определенных штаммов. Этим и отличается интеллектуальный подход, от статистического и вероятностного.  (То есть, универсальное решение, против частного).

 
Реter Konow:

Хорошая, научная статья, без "пузырящегося" энтузиазма по поводу всемогущества ИИ и близости панацеи. Показывает, насколько "хитра" природа и наивен человек, считающий что он уже нашел к ней ключ и вот теперь...

Результат применения МО в поиске подходящего варианта из огромных "библиотек" соединений и данных о их влиянии на различные штаммы оказался удачным. Но, это почти единичный результат и он не гарантирует подобные победы в будущем. Почему? - Потому что МО использует статистический и вероятностный подход. Другие случаи применения этого поиска могут быть совсем неудачными. 

Я бы сосредоточился на изучении общих принципов репликации микроорганизмов и создании инструмента выборочной блокировки у определенных штаммов. Этим и отличается интеллектуальный подход, от статистического и вероятностного.  (То есть, универсальное решение, против частного).

На уровне единичных молекул ДНК неизбежны квантовые эффекты, которые по сути своей имеют вероятностную природу и принципиально не могут быть рассмотрены без теорвера и матстата. И на всех более высоких уровнях - вплоть до клинических испытаний лекарств - без этих наук не обойтись никак. Посему, методы вроде используемых в данном исследовании, ничуть не чужеродны биологии и даже привели к появлению термина in silico (по аналогии с in vivo и in vitro).

Причина обращения: