Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 3309

[Andrey Dik]

СанСаныч Фоменко #:

Sorunuzun cevabına ihtiyacım yok. Eğer cevabı bulursam, onunla nereye gideceğim? Sorunuzun cevabının pratik değeri nedir?

Sorunuzun cevabını EA'nın neresine ekleyeceğim? Sorunuzun cevabını IO'nun neresine koyacağım?

Cevabına ihtiyacım olmayan bir soruyu neden yüzlerce kez sorayım ki?

İşte sorunuzun cevabı (ya da daha doğrusu benim size ilk sorumun cevabı):

aralık dışında kalan kırmızı kesikli çizginin işaretini değiştirin, istenen aralıkta kalan şey aradığınız şeyin maksimum puanına sahip olacaktır, böylece optimizasyon MAKSİMUM'u bulmaya indirgenecektir. aradığınız şey mümkün olan maksimum puana sahip olacaktır.

Bu, kullandığınız skoru bir plato üzerinde uzanan maksimum değere sahip bir skora dönüştürmenin basit bir yoludur. ancak bu doğru yol değildir, doğru yol başlangıçta aradığınız yerde maksimuma sahip bir skor kullanmaktır.

Bu her şey için geçerlidir, sinir ağı eğitimi, fonksiyon optimizasyonu, strateji optimizasyonu, her şey.

Bu nedenle, "maksimum aramanıza gerek yok, istikrarlı bir plato aramanız gerekir" ifadesi doğası gereği hatalıdır ve tahminin hatalı kullanımına işaret eder.

[[Silindi]]

Maxim Dmitrievsky #:

Andrew NS eğitimi ile parametrelerini optimize etmeyi karıştırıyor sanırım

her ikisi de bir tür optimizasyon gibidir, bu da bir yavru kedinin üzerine çok fazla yiyecek döküldüğünde biraz endişe vericidir. her yerde yiyecek optimizasyonu var gibi görünüyor ve ne yiyeceği belli değil

[СанСаныч Фоменко]

Andrey Dik #:
Bu nedenle "maksimum aramanıza gerek yok, sabit bir plato aramanız gerekir" ifadesi doğası gereği hatalıdır ve tahminin hatalı kullanımından bahsetmektedir.

İddianızın aksine, tahmini göstererek bir plato bulunduğunu gösterdiniz.

Bunu pratikte nereye uygulayabilirim?

Genellikle optimizasyona dayalı olan aşırı uyumu tartışıyoruz. test cihazında bu açıktır.

MO'da aşırı uyum, modelin farklı dosyalar üzerinde çalıştırılmasıyla ortaya çıkar. Model performansının değişimi süper uyumdur: hiçbir kritere gerek yoktur. Aşırı uyum ile ortaya çıkan bir paket de vardır.

Gökyüzünden, pardon, aşırı uçlarınızdan, işlerin farklı olduğu yere inin.

[Andrey Dik]

СанСаныч Фоменко #:

İddianızın aksine, takdir göstererek plato bulduğunuzu gösterdiniz.

Bunu pratikte nerede uygulayabilirim?

Genellikle optimizasyona dayalı olan aşırı montajı tartışıyoruz. test cihazında her şey açık.

MO'da aşırı uyum, modelin farklı dosyalar üzerinde çalıştırılmasıyla ortaya çıkar. Model performansının değişimi süper uyumdur: herhangi bir kritere gerek yoktur. Aşırı uyumu tespit eden bir paket de vardır.

Uç noktalarınızdan inip her şeyin farklı olduğu yere gelin.

tam olarak ne aradığınızı bilmiyorsunuz (soruyu hiç yanıtlamadınız). ve eğer bilmiyorsanız, onu asla bulamayacaksınız.

[[Silindi]]

[[Silindi]]

mytarmailS parametreleri 10000 yerine 10 iterasyonda eşleştirdiysek, bu eğitimsiz bir model olarak kabul edilebilir mi?

Sonuçta,"biz bulduk" ifadesi de bir tür düşünce sürecini (yinelemeleri) ima etmektedir.

Nihai model, beyin mi yoksa bilgisayar iterasyonları mı olduğunu ve ikisi arasında bir fark olup olmadığını nasıl biliyor?

Soru, Prado'nun makalesini onurlandırdıktan sonra ortaya çıktı

P hackleme, verileri istediğiniz gibi esnetmekle ilgilidir. Herhangi bir FF'yi alır ve onu maksimize etmek için girdiye çok fazla veri eklersiniz. Eğer iyi maksimize olmazsa, daha fazla veri eklersiniz veya daha doğru bir optimizasyon algoritması seçersiniz. Yani, herhangi bir FF bu şekilde maksimize edilebilir. Bu, TC optimizasyonunda en sık karşılaşılan durumdur. Bu durumda, daha fazla veri - daha fazla aşırı eğitim. Seçenek yok. Global minimum-maksimum hiçbir şey söylemez. Mantıklı çözüm, yukarıda yazdığım gibi, özellik sayısını en aza indirirken FF'yi en üst düzeye çıkarmaktır. Tabiri caizse en az kötülük. Baes, bilimsel deyişle varyant traidoftur.

Bunun tersi, başlangıç varsayımları yapmadığınız, FF'yi tavandan almadığınız, örüntüler için verileri incelediğiniz araştırmadır.

"Bunu sen uydurdun" ifadesinin gerçeklikle hiçbir ilgisi yoktur. "Araştırmaya dayalı sonuçlar çıkardın "ın var.

Ve eğer araştırma yapacaksanız, en azından araştırma konusunu ve yöntemini tanımlamanız, ardından bir araştırma aracı seçmeniz gerekir. Araştırmanızın konusu BP bile değil, sadece sizin bildiğiniz bir varlıksa, böyle bir araştırmanın sonucunu bile önceden belirleyebilirsiniz. Bunu üniversitede öğretmediklerinin farkındayım, bu yüzden işte gidiyor :)

[СанСаныч Фоменко]

Maxim Dmitrievsky #:
P hackleme, verileri istediğiniz gibi esnetmekle ilgilidir. Herhangi bir FF'yi alırsınız ve onu maksimize etmek için girdiye çok fazla veri eklersiniz. Eğer kötü maksimize ederse, daha fazla veri eklersiniz veya daha doğru bir optimizasyon algoritması seçersiniz. Yani, herhangi bir FF bu şekilde maksimize edilebilir. Bu, TC optimizasyonunda en sık karşılaşılan durumdur. Bu durumda, daha fazla veri - daha fazla aşırı eğitim. Seçenek yok. Global minimum-maksimum hiçbir şey söylemez. Mantıklı çözüm, yukarıda yazdığım gibi, özellik sayısını en aza indirirken FF'yi en üst düzeye çıkarmaktır. Tabiri caizse en az kötülük. Baes - bilimsel deyişle varyant değiş tokuşu.

Bunun tersi bir süreç ise, başlangıçta varsayımlarda bulunmadığınız, FF'yi tavandan almadığınız, ancak örüntüler için verileri incelediğiniz araştırmadır.

"Bunu sen uydurdun" ifadesinin gerçeklikle hiçbir ilgisi yoktur. "Araştırmaya dayalı sonuçlar çıkardın "ın var.

Ve eğer araştırma yapacaksanız, en azından araştırma konusunu ve yöntemini tanımlamanız, ardından bir araştırma aracı seçmeniz gerekir. Eğer araştırmanızın konusu BP bile değil, sadece sizin bildiğiniz bir varlık ise, böyle bir araştırmanın sonucunu bile önceden belirleyebilirsiniz. Bunu üniversitede öğretmediklerinin farkındayım, bu yüzden işte gidiyor :)

Bir fıçı bal ve bir kaşık katran, böylece bal atılabilir. Stirlitz'in de dediği gibi, akılda kalıcı olan son cümledir.

[[Silindi]]

СанСаныч Фоменко #:

Bir fıçı bal ve bir kaşık katran, böylece bal atılabilir. Stirlitz'in dediği gibi, önemli olan son cümledir.

Bu yüzden çok zeki görünmüyorsun.

[mytarmailS]

Optimizasyon süreci bilinmeyen parametreler için bir araştırmadır.

Her iterasyon, hipotezin (parametrelerin) ortaya atıldığı ve deney sonucunun doğrulandığı (FF) bir deney/araştırmadır.

Yani optimizasyon (arama) süreci tam anlamıyla bir araştırmadır.

Ama bunu anlamak entelektüel hiçliğe verilmez tabi ki verilmez burada düşünmek gerekir mantık dahil edilmelidir....

[[Silindi]]

mytarmailS #:
Optimizasyon süreci bilinmeyen parametreler için bir araştırmadır.

Her iterasyon, hipotezin (parametrelerin) ortaya atıldığı ve deney sonucunun doğrulandığı (FF) bir deney/araştırmadır.

Yani optimizasyon (arama) süreci tam anlamıyla bir araştırmadır.

Ama bu entelektüel hiçliği anlamak için verilmez, elbette verilmez, burada düşünmek, mantığı dahil etmek gerekir...

Bir araştırmacının parodisi, optimizasyon başlamadan önce tüm parametrelerin bilindiğini fark etmez. Ve optimizasyon süreci, iltihaplı zihninin icat ettiği herhangi bir işlevi maksimize eden parametre değerlerinin araştırılmasıdır.

Optimizasyonu, olduğu yerde dibi keşfetmeye yönelik uzun ve dikenli bir yola dönüşür.