Tafaube, Проблема в том, что любая модель, которую строит сеть начинается за здравие (95% успеха), а заканчивается завтра посмотрим как ))
Tafaube, вопрос, это ведь модель не вчерашняя перестроения по уже новым данным сеть не делает?
A_N, да, делает, но только когда модель критично отклоняется. В этом и суть, чтобы она не перестраивала саму модель иначе нет смысла ее обучать. Пока отклонения не критичны модель держится. В другом случае ей нужно время, чтобы проанализировать. Если объяснять по-простому, то есть пятна соответствия по которым она собирает итоговый вариант. Как пример, создание нового лица человека из трех картинок. Черты похожи на все картинки, но изображение каждый раз новое, тем не менее есть один вариант, который похож на все лица, а другой совершенно новый, но из старых данных. Но все изображения можно выставить по градиенту схожести. Если говорить о цене, то сеть формирует несколько моделей (очень очень много). В тот момент когда график цены расходится с представленной моделью. Сеть подбирает модель наибольшего соответствия из тех что смоделировала, но не представила как итоговый. Следующим этапом ИИ анализирует какие данные применялись для этой модели и выдвигает их в приоритет. Самые отдаленные не использует и исключает из обработки в дальнейшем. В итоге: ошибаясь большее количество раз, остаются только те «пятна», которые напрямую влияют на соответствие. Если писать о проблеме использования ИИ в трейдинге, то длинно получится. Время будет, пост напишу, если никто из участников разработки против не будет )
Tafaube, какая архитектура, на каких данных обучал, какой таргет был? Что то очень не похож твой прогноз на прогноз модельки. + Половина твоего сообщения полное заливалово — половина сообщения это то, что делается руками в state of the art. Вторая половина вообще не понятна: Ты как будто взял объяснения ГАНов, градиентных бустингов и смешал их в одну солянку… А называешь свою модель вообще сетью