Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3007

Новый комментарий
[Удален]  
mytarmailS #:

Остался перебор целевых, потихоньку выходим на RL

Пройдено уже :) слабое место - аппроксиматор, который не может выделить, а потом обобщить. Но для общего образования полезно. Не отличает НС квазиполезное от на самом деле полезного. Из-за небольшой фракции действительно полезного в данных. Если немного добавить полезного в данные - работало бы.

Тут либо следить за более эффективными новинками и одним из первых применять, пока не стало мейнстримом, либо свой велосипедус.

Трансформеры не шмагли, посмотрим что еще придумают.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Трансформеры не шмагли, посмотрим что еще придумают.

состаришься ждать

[Удален]  
mytarmailS #:

состаришься ждать

Особо не надеюсь, так иногда подглядываю. После всяких gpt вообще прогнозирую застой и стагнацию в этой теме. Прорывов не видно никаких. Чисто хайповая вспышка, как с криптой. Щас они бобла срубят и успокоятся.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Особо не надеюсь, так иногда подглядываю. После всяких gpt вообще прогнозирую застой и стагнацию в этой теме. Прорывов не видно никаких. Чисто хайповая вспышка, как с криптой.

у меня обратное видение..

Я вообще считаю что сильный ИИ уже давно создан (только не для нас) , а вся криптоиндусртия (весь мир) работала на его тренировку, сама того не подозревая

[Удален]  
mytarmailS #:

у меня обратное видение..

Я вообще считаю что сильный ИИ уже давно создан (только не для нас) , а вся криптоиндусртия (весь мир) работала на его тренировку, сама того не подозревая

Тогда логичный вопрос: на какой технологии. Если на трансформерах, то это вообще не ИИ и никогда не сможет.
 
Maxim Dmitrievsky #:

Не разумней, мне не нужна помощь. Форум даже больше отвлекает, чем дает подсказки. Просто излагаю свой опыт в общих словах. Иногда его продаю :) кто услышит, тот сэкономит время, наследуя.


Перебор признаков - ущербная тактика  очень неэффективная, это уже как аксиома для меня. Хочется сказать ИМХО, но это больше похоже на аксиому.

А мне нужна помощь - придумываю больше и быстрей, чем могу это проверить в коде.

Перебор признаков не нужен - нужен их отбор и правильная настройка.

[Удален]  
Aleksey Vyazmikin #:

А мне нужна помощь - придумываю больше и быстрей, чем могу это проверить в коде.

Перебор признаков не нужен - нужен их отбор и правильная настройка.

Ну в художественной литературе точно так же. Придумывают много, не успевают записывать :) а потом редакция в лице Aleksey Nikolayev все почикает.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Тогда логичный вопрос: на какой технологии. Если на трансформерах, то это вообще не ИИ и никогда не сможет.

да кто тебе скажет?

Но техноголия видимо так себе раз понадобились вычислительные мощьности всего мира, от мобильного телефона до криптофермы подключенной к електростанции..

Но лучшей технологии значит нет на данном этапе..

 

А по мне все просто и банально.

1. Сам работал и работаю: есть учитель и к нему надо подобрать/обработать признаки.

2. Как утверждает  mytarmailS   можно поставить обратную задачу: есть признаки и к ним подобрать/создать учителя. Что-то в этом мне не нравится. Не пытаюсь пойти этим путем.


В реальности  оба пути одинаковы: ошибка классификации по имеющейся паре "учитель-признаки" не должна превосходить 20% вне выборки. Но самое важное, должно быть теоретическое доказательство, что предсказательная способность имеющихся признаков не меняется, или слабо меняется в будущем. Во все пароходе это самое важное. 


Замечу, что в моих рассуждениях отсутствует выбор модели. По моему убеждению модель играет крайне малую роль, так как она не имеет отношения к стабильности предсказательной способности признаков:  стабильность предсказательной способности - это свойство пары "учитель-признаки".

1. У кого-то еще есть пара "учитель-признаки" с ошибкой классификации менее 20%? 

2. У кого-то есть фактическое доказательство изменчивости предсказательной способности для использованных признаков менее 20%? 


Есть? Тогда есть ЧТО обсуждать


Нет? Все остальное бла-бла-бла.

[Удален]  
СанСаныч Фоменко #:

А по мне все просто и банально.

1. Сам работал и работаю: есть учитель и к нему надо подобрать/обработать признаки.

2. Как утверждает  mytarmailS   можно поставить обратную задачу: есть признаки и к ним подобрать/создать учителя. Что-то в этом мне не нравится. Не пытаюсь пойти этим путем.


В реальности  оба пути одинаковы: ошибка классификации по имеющейся паре "учитель-признаки" не должна превосходить 20% вне выборки. Но самое важное, должно быть теоретическое доказательство, что предсказательная способность имеющихся признаков не меняется, или слабо меняется в будущем. Во все пароходе это самое важное. 


Замечу, что в моих рассуждениях отсутствует выбор модели. По моему убеждению модель играет крайне малую роль, так как она не имеет отношения к стабильности предсказательной способности признаков:  стабильность предсказательной способности - это свойство пары "учитель-признаки".

1. У кого-то еще есть пара "учитель-признаки" с ошибкой классификации менее 20%? 

2. У кого-то есть фактическое доказательство изменчивости предсказательной способности для использованных признаков менее 20%? 


Есть? Тогда есть ЧТО обсуждать


Нет? Все остальное бла-бла-бла.

Учитель это набор признаков и меток, а не то, что вы написали :) вернее, это вообще человек, либо алгоритм, который формирует эти данные 😀

Выбор модели играет значение, нужно выбирать сильную. Но поскольку все сильные модели примерно одинаковых сильных качеств, то выбор между ними уже непринципиален.

Иногда знание правильных определений помогает правильно мыслить.
1...300030013002300330043005300630073008300930103011301230133014...3745
Новый комментарий