交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1699

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标签 Konow:
创建一个能识别价格模式的NS有什么问题？人类不需要任何训练就能做到这一点。他们教了又教...识别基本图表模式的系统在哪里？为什么它不在 "购买更多 "中？大量的算法和没有这样的网络...
你忘记了人类会受到情感的影响，这使他们无法利用算法。至于模式...在抽取训练样本时，你必须摆脱样本中的不稳定数据，此时市场对同一模式的反应是截然相反的。而在这种情况下，无论是算法还是人，都不可能毫无差错地解决这个问题。
 
mytarmailS:

不！还不够。

神经网络或其他AMO只是 "多维优化"，仅此而已。

它是一个解决问题的工具，仅此而已!

而问题必须得到解决!

而这个问题必须被发明出来!

而且这个任务必须从其他任务中选择!

而且这个任务是相关的!

到目前为止，这都是由人决定的......他们把这种创造力称为......

我明白了，网络无法定义其任务并选择数据进行自我学习。它不能确定它的 "经验 "在什么情况下是相关的，并按它认为合适的方式应用它......所以，它远不是一个人工智能。
 
科诺标签。
我明白了，网络无法识别其任务并选择数据进行自我学习。它不能确定它的 "经验 "在什么情况下是相关的，并按它认为合适的方式应用它......所以它离人工智能还有很长的路要走。

什么是人工智能？ 为初学者制定一个定义

 
Mihail Marchukajtes:
你忘了，人是受情绪影响的，这使他们无法对算法产生优势。而关于模式...在抽取训练样本时，有必要从琐碎的数据中保存样本，此时市场对一个相同的模式的反应是截然相反的。在这种情况下，无论是算法还是人，都无法无误地解决这个问题。
是的，一个人对模式的感知是不同的，但有一些不变的形式，如 "头肩"。那么，至少要做一个有条件的、近似的承认。"伪主体 "识别。至少有一些东西，在那么长的时间里...
 
Reetag Konow:
我明白了，网络无法识别其任务并选择数据进行自我学习。它不能确定它的 "经验 "在什么情况下是相关的，并按它认为合适的方式应用......因此，它离人工智能还有很长的路要走。
OOO这里你是对的。在这种情况下，NS就像一个孩子，如果不向她彻底解释该怎么做，她就会一无是处，不要从字面意义上讲人工智能。我们生活在一个泛化算法的时代，与人工智能相比，这些算法是一招鲜。但它在数学上比人类更有优势，使它成为一个不可或缺的工具，能够看到数据流中的模式，而这些模式是人类通过不断观察数据，一生都无法看到的。
 
mytarmailS:

什么是人工智能？ 为初学者制定一个定义

一个人类智能的工作模型，在解决问题方面拥有多面性，因为它是如此。一个 "绝对解决者"。
 
Rehtag Konow:
是的，人类对模式的感知是不同的，但是，有一些不变的形式，如头肩。但是，至少要做出有条件的、近似的承认。 "伪主体 "识别。至少有一些东西，在那么长的时间里...
重要的不是模式本身，而是市场的后续反应，这可能是矛盾的，然后什么都不会有帮助。只有直觉是一个人感觉到哎呀的能力，但还没有人能够用数学来描述它......
 
Mihail Marchukajtes:
你忘了，人是受情绪影响的，这使他无法获得比算法更多的优势。而关于模式......。在抽取训练样本时，有必要摆脱特定的数据，当市场对一个相同的模式的反应是截然相反的。 而在这种情况下，无论是算法还是人，都不可能毫无差错地解决这个问题。

对了!因为这个人设置的任务不正确，但他不明白，是愚蠢的网络，不是我，不不是我））。

 
mytarmailS:

对了!因为任务本身是人定的错，但他不懂，都是网络傻子，不是我，不不是我））。

这并不是说任务设置不正确，而是基本的疏忽。忘记了清理不一致的地方，得到了不好的训练结果，作为CB上工作的后果
 
mytarmailS:

对了!因为任务本身是人定的错，但他不懂，都是网络傻子，不是我，不不是我））。

伙计们，好吧，如果几个人看一个图表，看到一个模式，为什么网络不能看到它？
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