Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 244
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
хы-хы. как вы заблуждатесь.
https://nplus1.ru/news/2016/11/03/glasses
Это достаточно экзотическая особенность глубоких нейросетей, журналюги любят такие блохи обсасывать, как прикол про то что нейросетки путают негров и горил, но это статистически не значимо, важно что только с помощью МО можно хоть что то получить с рынка, больше рандома, к тому же конкретно для пучков временных рядов с таким количеством шума как в рыночных, нейросетки не лучший выбор.
Не фигня, это единственное что у нас есть. ТА это тоже МО, только очень малоэффективная, профанированная его форма.
PS: погоду можно предсказывать достаточно точно(70-80%) на ближайшие дни, лицо человека в гриме также узнать можно не хуже чем это делает человек.
Фигня тогда, когда неправильно применяются, я ж объяснил в сообщении почему фигня. А против самих инструментов MO я ничего не имею против, за ними будущее в плане ИИ и обработки информации.
Вы видели передачу "Точь в точь"? Изменение внешности одними квадратными очками не ограничивается. Рынок ведет себя, можно сказать, так, что бы как раз его не узнавали и у него получается в 99% случаев.
Фигня тогда, когда неправильно применяются, я ж объяснил в сообщении почему фигня. А против самих инструментов MO я ничего не имею против, за ними будущее в плане ИИ и обработки информации.
Вы видели передачу "Точь в точь"? Изменение внешности одними квадратными очками не ограничивается.
Однако, в большинстве случаев жюри точно распознает актеров в гриме.
Интересно, в чем человеческое распознование образов превосходит машинное. Человеческий мозг более совершенная нейросеть? Больше отслеживаемых параметров? Широкая база опыта?
Можно ли довести до этого уровня современный компьютер, или аппаратные ограничения не позволят?
Если рассматривать шоу "Точь в точь" то:
1. Человек не знакомый с выступающими участниками не сможет никого распознать, но одназначно все распознают загримированных людей и отличают их от незагримированных.
Значит, для точного распознавания загримированных людей нужно два типа опыта:
a) Опыт восприятия человеческих лиц без грима.
б) Опыт восприятия человеческих лиц в гриме.
2. Для распознования выступающих участников, человеку нужен третий тип опыта: - знание лиц и других физиологичеких параметров участников. Необходимы не только знания внешнего вида, но и движений, оттенков голоса, манер, поступи...
Могу сделать вывод: Если машину обучить распознавать все эти параметры, она тоже сможет сидеть в жюри.)
Фигня тогда, когда неправильно применяются, я ж объяснил в сообщении почему фигня. А против самих инструментов MO я ничего не имею против, за ними будущее в плане ИИ и обработки информации.
Вы видели передачу "Точь в точь"? Изменение внешности одними квадратными очками не ограничивается. Рынок ведет себя, можно сказать, так, что бы как раз его не узнавали и у него получается в 99% случаев.
В таком случае Вы правы, однако я бы не формулировал “правильно\не правильно”, вопрос здесь скорее в мастерстве применения МО, в тонкостях, для довольно сложных данных, с огромным количеством шума. Взять к примеру тот же numer.ai, у большинства >0.69 включая меня, это 54-55% эйджа, но есть те у которых <0.6 это значит примерно 70% эйджа, не уверен что они действуют “правильно”, в смысле пользуются стандартными средствами.
Однако, в большинстве случаев жюри точно распознает актеров в гриме.
Интересно, в чем человеческое распознование образов превосходит машинное. Человеческий мозг более совершенная нейросеть? Больше отслеживаемых параметров? Широкая база опыта?
Можно ли довести до этого уровня современный компьютер, или аппаратные ограничения не позволят?
В большинстве случаев у участников нет цели быть неопознанным совсем, цель у них быть похожими на выбранный образ. Но это лишь пример того, как может меняться внешность человека, при желании внешность можно изменить совершенно так, что даже мама не узнает, вплоть до операции на голосовых связках смене дактилоскопических признаков и замене радужки глаз донорскими. Рынок потому и меняется, что бы не быть узнанным, а не для того что бы его узнали в другом образе.
Но что же остается неизменным в людях с изменённой внешностью? Неизменно то, что они остаются людьми, а это значит у них две ноги, две руки и т.д, то есть признаки человека остаются и не изменяются. Не изменяется и общее поведение человека, он не станет есть из кошачей миски например.
То есть, вместо детализации признаков нужно наоборот, обобщать признаки, выявлять неизменные признаки и эксплуатировать их.
В большинстве случаев у участников нет цели быть неопознанным совсем, цель у них быть похожими на выбранный образ. Но это лишь пример того, как может меняться внешность человека, при желании внешность можно изменить совершенно так, что даже мама не узнает, вплоть до операции на голосовых связках смене дактилоскопических признаков и замене радужки глаз донорскими. Рынок потому и меняется, что бы не быть узнанным, а не для того что бы его узнали в другом образе.
Но что же остается неизменным в людях с изменённой внешностью? Неизменно то, что они остаются людьми, а это значит у них две ноги, две руки и т.д, то есть признаки человека остаются и не изменяются. Не изменяется и общее поведение человека, он не станет есть из кошачей миски например.
То есть, вместо детализации признаков нужно наоборот, обобщать признаки, выявлять неизменные признаки и эксплуатировать их.
Вы снова правы, в алготрейдинге с использованием МО куда важнее данные и признаки чем сама классификация, всё это дрочево с свечными паттренами не более чем шум.
В большинстве случаев у участников нет цели быть неопознанным совсем, цель у них быть похожими на выбранный образ. Но это лишь пример того, как может меняться внешность человека, при желании внешность можно изменить совершенно так, что даже мама не узнает, вплоть до операции на голосовых связках смене дактилоскопических признаков и замене радужки глаз донорскими. Рынок потому и меняется, что бы не быть узнанным, а не для того что бы его узнали в другом образе.
Но что же остается неизменным в людях с изменённой внешностью? Неизменно то, что они остаются людьми, а это значит у них две ноги, две руки и т.д, то есть признаки человека остаются и не изменяются. Не изменяется и общее поведение человека, он не станет есть из кошачей миски например.
То есть, вместо детализации признаков нужно наоборот, обобщать признаки, выявлять неизменные признаки и эксплуатировать их.
Думаю мы рассуждаем в верном направлении. Просто нужно четко обзначить разницу между человеческим восприятием и машинным.
1. Человеческое восприятие совершенствуется в течении всей жизни. Человек обогащает свой опыт всем, с чем соприкасается в течении жизни. Мышление помогает ему строить логические конструкции и абстрактные образы. Нейросеть мозга человека имеет коллосальный потенциал обучения и развития.
2. Машина изначально зависима от создателя.
3. Ее опыт вкладывается внутрь нее и ограничивается одной конкретной областью.
4. Машина скована своими аппаратными ограничениями. Это также ограничивает ее опыт.
Думаю обучать современную нейросеть, все равно что дрессировать насекомое - труда много, а толку мало. Однако, возможно если изменить подход или сделать более совершенные компьютеры, то будет лучше.Думаю мы рассуждаем в верном направлении. Просто нужно четко обзначить разницу между человеческим восприятием и машинным.
1. Человеческое восприятие совершенствуется в течении всей жизни. Человек обогащает свой опыт всем, с чем соприкасается в течении жизни. Мышление помогает ему строить логические конструкции и абстрактные образы. Нейросеть мозга человека имеет коллосальный потенциал обучения и развития.
2. Машина изначально зависима от создателя.
3. Ее опыт вкладывается внутрь нее и ограничивается одной конкретной областью.
4. Машина скована своими аппаратными ограничениями. Это также ограничевает ее опыт.
Думаю обчать современную нейросеть, все равно что дрессировать насекомое - труда много, а толку мало. Однако, возможно если изменить подход или сделать более совершенные компьютеры, то будет лучше.
Я говорю - надо упрощать, обобщать, а Вы - усложнять, детализировать. Зачем нужно пытаться соответствовать человеческому восприятию? Много ли толку от человеческого восприятия на рынке если как сливали ручники 20 лет назад читая бегущую строку котировок, так и сейчас сливают но уже применяя МО и тех анализ.
Давайте рассуждать логически:
Чтобы что то упростить, нужно детально познать всю сложность этой вещи. Знать ее устройство. Процесс вижу как усложнение, детализирование и упрощение. И так каждый цикл развития. Поднятие на новый и новый уровень.
Машинное обучение - инструмент в руках алготрейдера, и этот инструмент должен совершенствоваться в любом случае.
Что касается эффективности прогнозирования рынка с помощью нейросетей - это спорный вопрос. Я думаю, при правильном подходе, эффективность можно получить.