Trend stratejileri ile ilgili olarak ML (Karar Ağacı / Orman) geliştirmek için bir ekip topluyorum - sayfa 13

 
Ve şunu düşünüyorum, tüm standart modelleriniz çalışmıyor, modeller standart olduğu için değil, hedefiniz için temsili bir numune hazırlayamadığınız için. Kabaca söylemek gerekirse, verileriniz bir kumardır ve hiçbir makine öğrenimi yöntemi bu kumarla başa çıkamaz. Ve eğitim örneği temsiliyse, yani eğitimden önce mümkün olduğunca hazırlanmışsa, standart yöntemler karmaşık öğrenme algoritmaları olmadan çalışacaktır.
 
İlk başta, tahmin edicileri kurnaz bir şekilde boşaltmak için kurnazca dışarı çıktım, sonra fazladan tahmin edicileri kaldırdım, sonra numunenin temsil edilebilirliğini kategorik düzeyde artırdım, bu da eğitim kalitesini yüzde on artırdı, bazen bu yeterli değildi. Modeli kategoriler halinde eğittim ve gerçek verileri nasıl yansıttığına baktım ve gerçek değerlerle her şey yolundaysa, o zaman böyle bir modeli gerçeğe koydum ve evet, bu Mishan'ın size söylediği şey, Bart Simson'ın bir Süpermen kıyafeti ile. avatar. Sanırım buradaki herkes beni çoktan unuttu...
 
Gramazeka1 :
Ve şunu düşünüyorum, tüm standart modelleriniz çalışmıyor, modeller standart olduğu için değil, hedefiniz için temsili bir numune hazırlayamadığınız için. Kabaca söylemek gerekirse, verileriniz bir kumardır ve hiçbir makine öğrenimi yöntemi bu kumarla başa çıkamaz. Ve eğitim örneği temsiliyse, yani eğitimden önce mümkün olduğunca hazırlanmışsa, standart yöntemler karmaşık öğrenme algoritmaları olmadan çalışacaktır.

Ne demek çalışmıyor? Doğru işlemlerin %99'unu getirmiyor mu? Çalışmama kriterlerini duymak isterim. Amaç, uzmanlaşma yoluyla sonucu iyileştirmektir.

Gramazeka1 :
İlk başta, tahmin edicileri kurnaz bir şekilde boşaltmak için kurnazca dışarı çıktım, sonra fazladan tahmin edicileri kaldırdım, sonra numunenin temsil edilebilirliğini kategorik düzeyde artırdım, bu da eğitim kalitesini yüzde on artırdı, bazen bu yeterli değildi. Modeli kategoriler halinde eğittim ve gerçek verileri nasıl yansıttığına baktım ve gerçek değerlerle her şey yolundaysa, o zaman böyle bir modeli gerçeğe koydum ve evet, bu Mishan'ın size söylediği şey, Bart Simson'ın bir Süpermen kıyafeti ile. avatar. Sanırım buradaki herkes beni çoktan unuttu...

Hesabınıza erişiminizi mi kaybettiniz?

 
Aleksey Vyazmikin :

Ne demek çalışmıyor? Doğru işlemlerin %99'unu getirmiyor mu? Çalışmama kriterlerini duymak isterim. Amaç, uzmanlaşma yoluyla sonucu iyileştirmektir.

Hesabınıza erişiminizi mi kaybettiniz?

Hayır, şu anda sadece telefonumdayım.
 
Gramazeka1 :
Hayır, şu anda sadece telefonumdayım.

Neden telefonunuzdan hesabınıza giriş yapamıyorsunuz?

 
Yapay zeka inşasında sürekli olarak yeni eğitim, bina ve yaklaşım yöntemleri arıyorsanız, eğitim verilerinin çok iyi olmadığına inanıyorum. Eğitim için R verilerinde ön işleme ve amplifikasyon ile Reshetov optimize edici harikalar yaratıyor. Ne yazık ki, rıhtımdaki karaağaç ağları başarısızlıklarını gösterdi, bu yüzden Reshetov'a döndüm ve eğitimden önce veri hazırlama seviyesini artırdım. Sonucu dövüşle kontrol ediyorum ama eğitimin kalitesi de arttı. Örnek sayısını arttırdım, eğitimin kalitesi sınırları içinde ve öyle görünüyor ki... Aynı şey ama paketteki her şeyi henüz anlamadım ve uyguladım. Buraya kadar iki önemli nokta var. Bu, gereksiz tahmin edicileri ayıkladı ve kategorizasyon yoluyla temsil edilebilirliği artırdı. Ayrıca bu pakette başka hangi losyonların olduğu da görülecektir. Bunu dün düşünüyorum, akşam dizimde bitirdim. Bakalım bundan sonra nasıl ve neler olacak...
 
Aleksey Vyazmikin :

Neden telefonunuzdan hesabınıza giriş yapamıyorsunuz?

Çünkü şifreyi hatırlamıyorum ve posta bilgisayarda yetkilendirilmiş. Aslında mesele bu değil...
 
Gramazeka1 :
Yapay zeka inşasında sürekli olarak yeni eğitim, bina ve yaklaşım yöntemleri arıyorsanız, eğitim verilerinin çok iyi olmadığına inanıyorum. Eğitim için R verilerinde ön işleme ve güçlendirme ile Reshetov optimize edici harikalar yaratıyor. Ne yazık ki, rıhtımdaki karaağaç ağları başarısızlıklarını gösterdi, bu yüzden Reshetov'a döndüm ve eğitimden önce veri hazırlama seviyesini artırdım. Sonucu dövüşle kontrol ediyorum ama eğitimin kalitesi de arttı. Örnek sayısını arttırdım, eğitimin kalitesi sınırları içinde ve öyle görünüyor ki... Aynı şey ama paketteki her şeyi henüz anlamadım ve uyguladım. Buraya kadar iki önemli nokta var. Bu, gereksiz tahmin edicileri ayıkladı ve kategorizasyon yoluyla temsil edilebilirliği artırdı. Ayrıca bu pakette başka hangi losyonların olduğu da görülecektir. Bunu dün düşünüyorum, akşam dizimde bitirdim. Bakalım bundan sonra nasıl ve neler olacak...

Elbette örneklem büyük olmalı, örnek sayısını artırarak doğru olanı yapmışlar. "Gereksiz" tahmin ediciler hangi prensibe göre elendi? Bize kategorilerden bahseder misiniz, bununla ne demek istiyorsunuz?


Gramazeka1 :
Çünkü şifreyi hatırlamıyorum ve posta bilgisayarda yetkilendirilmiş. Aslında mesele bu değil...

Kimin kim gibi göründüğünü asla bilemezsiniz, etrafta dolaşan bir sürü insan var ... bu yüzden xy'yi xy'den anlamak önemlidir.

 
Aleksey Terentev :
Python'da derin sinir ağları (resim), pekiştirmeli öğrenme ve mt ile tüm bu şeylerde yardımcı olabilirim.


Proje yönetimi hizmetine gelince, trello.com'u destekliyorum. Ayrıca ru.yougile.com'a alternatif olarak.
Bunu yapmak için Kanban ve Çevik terimlerine aşina olmalısınız.

Sürekli görevler için yeni RL literatürünüz var mı?

 
Aleksey Terentev :
Python'da derin sinir ağları (resim), pekiştirmeli öğrenme ve mt ile tüm bu şeylerde yardımcı olabilirim.

Sinir ağları ilginçtir. Ve ağaçlar / ormanlar hiç ilgilenmiyor mu?

Sadece anlamadım, oluşturulmakta olan takıma girmek mi istiyorsun yoksa bir alternatif mi sunuyorsun?


Alexey Terentev :

Proje yönetimi hizmetine gelince, trello.com'u destekliyorum. Ayrıca ru.yougile.com'a alternatif olarak.
Bunu yapmak için Kanban ve Çevik terimlerine aşina olmalısınız.

Teşekkür ederim, yougile sunumuna baktım - bir şekilde sosyal ağa çok benziyordu - mevcut görevler için uygun, ancak bilginin nerede saklanabileceğini görmedim, tabiri caizse entelektüel çalışmanın sonucu.

Neden: