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.
Читайте на SMART-LAB:
Сделки в портфеле ВДО - покупаем Сергиевское на 0,5% от активов
Покупаем облигации СЕРГИЕВСКОЕ 001Р-01 на 0,5% от активов портфеля PRObonds ВДО. Покупка сегодня на первичном размещении.
Телеграм: @AndreyHohrin Не является инвестиционной...
17.06.2026
🔥 Одобрены дивиденды за IV квартал 2025
Сегодня, 17 июня, состоялось ГОСА, на котором акционеры Займера одобрили выплату дивидендов за IV квартал 2025 года в размере 1 млрд 110 млн рублей. Это соответствует выплате 11,10 рублей на акцию...
17.06.2026
❗️Группа «МГКЛ» определила дату проведения Дня инвестора
📅 9 июля 2026 года Группа «МГКЛ» проведёт День инвестора на площадке Московской биржи.
Это будет первый День инвестора в истории Группы в таком формате — отдельное мероприятие...
17.06.2026
Ingvar Hyper, какие проблемы? начинайте продавать !😛
Котлетка жирная вкусная, правильно, нефиг жидофашисиам на украине помогать, как это так наши активы заморозили, а нам что с голоду пухнуть. Вот закончится все получат обратно свою юнипро, а сейчас нет...
FEO, не знаю как ФОНДЫ, но в стакане в последние дни крупный покупатель был замечен. В основном подставлял лимитки по 50.000 лотов.
FEO, можно сказать, не редкое давление на собственников и связанных с бизнесом, чтобы они подвигали задом и решили вопрос перекредитовки, хоть своим собственным имуществом, хоть еще как-то. Как раз...
Ygrek, если рынок в целом уйдёт туда, куда я жду (не важно, прямиком или через отскок), то мы еще долго будем удивляться ценам на нашей фонде…
Алексей Щ, под видео есть тайм коды, еще в начале обсуждается ЕТ
Банк JP Mорган продал принадлежащие ему акции Сбера со скидкой 70%. Цена за акцию составила 95 рублей☝️. По-моему, намечается такой тренд, что гиганты нашего рынка могут проигрывать небольшим, но наде...
Romul7, да
Золото дешевеет на фоне жестких ожиданий по ставке ФРС. Долгосрочно поддержку золоту может оказать спрос со стороны центробанков — Известия Золото дешевеет, несмотря на геополитическую нестабильность ...
8:22
Индекс МБ сегодня 1. Все когда нибудь заканчивается… И падения… и отдых
2. Экспиру решили сделать на лоях? ок
3. Ждем ЦБ… Шаг 0.5-1% снижения. Во втором варианте подкинут на 2700-2650
4...
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.