01 января 2021, 22:30
Как работает Machine Learning.
Различных методов Machine Learning очень много, но все они работают примерно одинаково. Это и нейросети, и леса-деревья, и Байесовские классификаторы, и многое другое. Найти и прочитать как ходят-как сдают, как обучают и проверяют правильность обучения — не проблема.
Но пользователи часто забывают одно правило: мусор на входе — мусор на выходе. Для обучения недостаточно сделать обучающую последовательность с правильными ответами — результатом будут хорошие результаты на обучающей последовательности, и никакие на реальных данных.
Таким образом, мы должны четко себе представлять, чему именно мы учим, и это вовсе не правильные ответы, а правильные ответы на правильные вопросы. Если не хотите получать дурацкие ответы — не задавайте дурацкие вопросы.
Т.е., для обучения МЛ нам нужно сформулировать адекватные вопросы и ответы на них. Только в этом случае метод МЛ реально обучится и будет реально работать не только на обучающейся последовательности.
Вопрос ещё в том, что обычно мы не знаем и правильных вопросов.
Но это дело поправимое Мы формируем какую либо гипотезу, например — три солдата показывают нам то-то и то-то. Мы как-то ищем этих трёх солдат на истории, там же находим ответы на них, обучаем на этом метод МЛ, проверяем на независимом отрезке истории, и выясняем — действительно ли эти 3 солдаты так важны для нашей торговли, или ну их на фиг.
Понятно, что и при обучении и на реале нам надо задавать МЛ только значимые вопросы, а именно, показывать МЛ не все данные подряд, а только наших трёх солдат.
Ну, а если солдаты воевать не желают, проверяем значимость вороны на шесте.) И так, пока действительно не найдем что-то стоящее.
Но пользователи часто забывают одно правило: мусор на входе — мусор на выходе. Для обучения недостаточно сделать обучающую последовательность с правильными ответами — результатом будут хорошие результаты на обучающей последовательности, и никакие на реальных данных.
Таким образом, мы должны четко себе представлять, чему именно мы учим, и это вовсе не правильные ответы, а правильные ответы на правильные вопросы. Если не хотите получать дурацкие ответы — не задавайте дурацкие вопросы.
Т.е., для обучения МЛ нам нужно сформулировать адекватные вопросы и ответы на них. Только в этом случае метод МЛ реально обучится и будет реально работать не только на обучающейся последовательности.
Вопрос ещё в том, что обычно мы не знаем и правильных вопросов.
Но это дело поправимое Мы формируем какую либо гипотезу, например — три солдата показывают нам то-то и то-то. Мы как-то ищем этих трёх солдат на истории, там же находим ответы на них, обучаем на этом метод МЛ, проверяем на независимом отрезке истории, и выясняем — действительно ли эти 3 солдаты так важны для нашей торговли, или ну их на фиг.
Понятно, что и при обучении и на реале нам надо задавать МЛ только значимые вопросы, а именно, показывать МЛ не все данные подряд, а только наших трёх солдат.
Ну, а если солдаты воевать не желают, проверяем значимость вороны на шесте.) И так, пока действительно не найдем что-то стоящее.
Дмитрий, так оценивали блумберги когда газ в ЕС стоил 2000 долларов, умножали 10 трлн юзовского месторождения, а сейчас цена 250 долларов т.е. сумма 2-3 трлн. Примерно в 10-15 раз меньше чем РФ пот...
Уголь как когда-то китовый жир
Американские власти дали понять киевским властям, что — больше не будут поставлять крупные партии ракет ATACAMS — из-за ограниченного количества их на складах и сложности производства!(CNN)
— Может ...
Газпром газораспределение Тверь
Номинал 0,25 руб
178 648 обыкновенных акций
www.e-disclosure.ru/portal/files.aspx?id=22201&type=1
Капитализация на 30.08.2024г: 1,769 млрд руб
Общий долг...
Джельсомино, Я не делаю прогнозов, работаю по технике, фундаменталу и новостному фону.
Техника с прекращением торгов 23 сентября сейчас не работает, но последние 2 месяца бумагу собирали, это ...
dmu82, а зачем мне тел рубли, при обмене теряешь это раз, и процедура ой какая сложная это два, мне вообще было предложено в Москву поехать получать это три, с дуба рухнули оба правителя, гарант ме...
Газпром газораспределение Воронеж
Номинал 0,005 руб
22 173 400 обыкновенных акций
www.e-disclosure.ru/portal/files.aspx?id=5576&type=1
Капитализация на 30.08.2024г: 4,878 млрд руб = Forwar...
Аиша Кубезова также рассказала о том, какие курсы по инвестициям выбирают инвесторы. Наибольшей популярностью у розничных инвесторов пользуется курс о том, как начать инвестировать. «Это значит, что в...
youtu.be/5VOZ4AxMSTk?si=vUJek00OT91Og1eX
irina irina, логин)
Или почту
Deep learning (also known as deep structured learning) is part of a broader family of machine learning methods based on artificial neural networks with representation learning.
Machine Learning — сила!!!
Обученная модель покажет, что это не работает, и только.)
И да и нет. Да, гораздо большего эффекта можно добиться играясь с признаковым пространством, чем с выбором моделей и архитектур.
Нет, уровень детализации как в примере со свечным паттерном — это оверкилл. Если я правильно понял, что имеется в виду, для такой задачи ML не нужен! Вот если посмотреть как вообще формируются свечные конструкции, какие исходные признаки участвуют (ну там — цена 1-й свечи больше цены предыдущей, range 2-й свечи меньше, чем range 3-й и т.д., что-то такое), нарубить график на окна и описать каждое в соответствии с признаковым описанием, тогда можно чего-то интересного получить.
В случае с солдатами, скорее всего, МЛ само с ними может справиться и расставить их по значимости. Если за солдатами действительно есть какая-то значимая статистика. Ведь, в нашем случае, мы показываем только солдат, и ничего более.