Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1702
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Gerileme hakkında konuşuyor olsaydık, o zaman daha açık olurdu - muhtemelen bu şekilde alınmalıdır.
Kabul ediyorum. NS daha çok bir arabadaki vida veya somun gibi bir AI bileşenidir.
Acemi olarak başka bir hatanız. NN, eğitim setinde çok talepkardır ve veri hazırlamadaki küçük bir hatanın (yanlış yere virgül koyma) çapsal bir sonuca yol açtığı oldukça ince bir araçtır. Kendi sonuçlarınızdan daha azını çıkarmaya çalışın, bunun yerine size söylediklerini dinleyin.
Bu doğru, NS, AI'nın bir bileşenidir. Sinir ağına ek olarak, bu sinir ağının çalışmasına hizmet eden bir takım algoritmalar vardır ve toplamda bu, AI sistemidir. Sistem bu. Ancak bir yapay zeka sistemi, bir sinir ağı olmadan var olamaz.
Şu anda AI ve NS'yi tanımıyorum. Onları karıştırmaman gerektiğini kendin söyledin. NS, AI'da kullanılabilecek bir araçtır, ancak kendi başına yetersiz kalmaktadır. Buna katılıyor gibisin.
AI'nın insanlarla etkileşime girmesi gerekiyor mu ???
Dolayısıyla bu sonuca vardık.
ne kötü Katbust, rakiplerin çoğunu atlar.
Örneğin, içinde simetrik bir ağaç fikri hoşuma gitmedi. Açıkçası, 2 farklı düğümü tek bir tahmin ediciye ve aynı seviyeye bölmek en iyi seçenek değildir. Bu 10 kata kadar bir hızlanma mı?
İyi ki 2 yeni klasik yöntem daha eklemişler.
Muhtemelen atlar, ancak orada, yarışmalarda seçim sabittir, özellikle çöp özellikleri yoktur, yani. şartlar bizim çalıştığımız şartlar değil ve bu özellikleri göz önünde bulundurarak verileri en iyi nasıl hazırlayabileceğimi düşünüyorum. (Çözüm henüz nihai formda değil ama önemli bir görevdir).
Ağaç inşa etmek için farklı modeller iyidir, ancak henüz ayrı bir dosyaya yüklenemezler, bu da bir Expert Advisor'a dikilemeyecekleri anlamına gelir, bu da kötü.
Güçlendirmede, son işleme eksikliğinden hoşlanmıyorum - eğitim tamamlandıktan sonra model zayıf ağaçlar atılarak basitleştirildiğinde. Neden yapmıyorlar anlamıyorum.
Desteklemede tek tek ağaçların yaprakları zayıftır - düşük yoğunluk - %1'den azdır ve bu parametrenin ayarlanamaması kötüdür ve sinyalin numune üzerindeki dağılımı hiç dikkate alınmaz - sonuç olarak, aykırı değerler üzerinde eğitim veriyoruz. Pek çok nüans vardır ve burada tahmin edicilerin iyi bir şekilde ön işlenmesi bir çözüm olabilir. Ve elbette, içeri girip koda eklemek daha iyidir - gerçekten kimse C ++ 'ı uygun düzeyde anlamıyor mu?
Sanırım zorundayım. Aksi takdirde, neden gerekli?
Sizce ne zaman (akılınız sorunu çözer) şu anda birisiyle iletişim kurmak zorunda olduğunuzu düşünüyorsunuz?
Hala "kurtlu" zeka tanımınızı bir kenara koyamazsınız, çünkü artık farklı dillerde iletişim kuruyoruz.
Hatta daha da anlatayım, optimizasyon düğmesine basmak zorunda kaldığımda böyle durumlar yaşadım ve sonra o 20. adımı geri doğru yapmadığımı fark ettim ve aslında verilerde bir hata vardı ve ben Her şeyi yeniden hazırlamak zorunda kaldım çünkü hiçbir hata olmaması gerektiğini açıkça anladım. Kelimenin tam anlamıyla bir virgül yok ve hepsi boşuna. Ve bu, makinenin çalışma saatleri ve zamanıdır ve asıl mesele sonuçtur.