Насколько важно знать хорошо математику аналитикам?

Лео, Может у него в компании, так. Например бизнес аналитик создает визуализации о прошлых данных. Но его задача больше чем визуализации, его задача это написание репортов, то есть он должен понимать что он видит, как ему делать выводы и излагать свои мысли о распределениях данных, если он полезет гуглить. Он должен был в свое время решать задачи свзяанные с вариативностью, математическим ожиданием и т.д.

Вывод, я не согласен с твоим знакомым. И не зная математики идти в мир аналитики, рискованно. Лучшее медленнее и наверняка.

В каком то случае бизнес аналитик может ограничивается визуализациями. Но в общем случае это полный репорт, а как его делать без математического бекграунда я не знаю.

Нет одинаково требования математики конечно не ко всем. К Data Analyst или Data Science они значительно выше.

Почему количество параметров для LSTM блока получились разные в keras и pytorch имплементациях?

Правда ли, что когда аргумент return_sequences=True в keras LSTM, то нам возвращается результат для последнего временного шага (hidden_state)?

Нет, последнее состояние это когда False (что по умолчанию). Когда True то вся последовательность.

Почему Beautiful Soup возвращает пустой список?

Абсамат Зайналбеков, Ну твой кусок кода не позволяет никак ответить на твой вопрос. Причин может много, может сервер не присылает валидный html, сделай print(soup) и там посмотри есть ли то что ищешь, если есть значит ты не правильно задаешь поиск.

Как посчитать значение до прибавления к ней процента?

galliard, Сколько будет x + x, можешь посчитать? думаю можешь. Сколько будет x + 0.05x?
x + 0.05x = 950 имеем
1.05x = 950, что бы получить x делим обе части равенства на 1.05.
Имеем 1.05x / 1.05 = 950/1.05.
Имеем. x = 950/1.05.

Почему Beautiful Soup возвращает пустой список?

Потому что он ничего не нашел.

Как посчитать значение до прибавления к ней процента?

x + 5% = 950, то же самое что x * (1 + 0.05) = 950. Как следствие. x = 950 / (1 + 0.05)

Почему происходит вечная обработка request запроса через proxy в python?

while True:
     try:
        Session = requests.Session()
        break
     except Exception: pass

Вот это что то странное, вы заглушили ошибку и в случае ее появления выхода из цикла не произойдет. Но с другой стороны откуда ей там взяться? Какая может ошибка создания экземпляра класса сессии. Как и вся функция довольно странная. Потом у объекта Session есть метод экземпляра класса update. Для задания всех параметров соединения.

Какая конфигурация нейронной сети лучше для временной последовательности?

Евгений Лернер, Я не говорю, что сеть нельзя использовать, можно. Это дело выбора, если хочется, то почему нет. Я лично скептично отношусь к не интерпретируемым моделям, из-за отсутствия возможности формулировать отношения между входными параметрами по отдельности и целью.

Потому что это создает дополнительный слой ценной аналитики. А так это дело добровольное.

Насчет популярности сетей - ну мое мнение это все маркетинг. Вес финансовых основ в ценообразовании крайне низок, а вот что называется вес хайпа очень высок. По этому компаниям не важна операционная прибыль им надо мы супер-пупер ИИ и все такое.

Как записать формулы с повторениям в Latex?

\bar{\mathrm{C}}_{m}^{n}, можно еще вместо bar использовать overline, но выглядит bar лучше.

Какая конфигурация нейронной сети лучше для временной последовательности?

Евгений Лернер,

Это всего лишь система нелинейных уравнений

А присутствие вариативности "шума". Мы же ищем вектор weights, который не решает систему, а МИНИМИЗИРУЕТ ошибку.

Сочетайте разные входные последовательности. В чем проблема. Цена = a_1*X_1 + a_2*X_2 + ... + a_n*X_n.
где X1 например средняя скользящая с окном 7 дней, X2 средняя скользящая с окном 1 месяц, X_3 индекс настроений и т.д.

графические паттерны, ну так у нас есть все средства математического анализа, все что мы "видим" может быть сформулировано.

Есть ли сервисы для парсинга разных документов с api?

mayton2019, очень верное замечание. Но в целом такой сервис технически не возможно создать, это возможно, только как конкретное решение внутри компании.

Почему моя нейросеть по распознованию цифр MNIST не работает?

А где ошибку выдает? и полный текст ошибки можно увидеть. Откуда у вас в принципе там берутся большие числа?

Есть ли сервисы для парсинга разных документов с api?

Владимир Коротенко, Ну хорошо существуют толковые парсеры для pdf таблиц. При чем здесь, сервис который все это сделает автоматически еще и извлечет нужные цифры из картинок и потом еще проанализирует, это не связанные с реальностью ожидания.

Какой тип нейросетей или машинного обучения выбрать для обучения торгового робота?

120gramm, Неи ничего лучшего. Есть алгоритмы которые умеют решать задачи классификации. Для одних данных это логистическая регрессия, для других рандом форест, для третьих лучше будет конволюционная нейронная сеть, для четвертых рекурентная. и т.д. В машинном обучении нет лучших алгоритмов. И для погоды одна нейронка, для акций другая так тоже не бывает.

Какой тип нейросетей или машинного обучения выбрать для обучения торгового робота?

120gramm, Нет такого "лучше задача классификации или регрессии". Есть бизнес задача, она может поставлена, спрогнозировать будет ли падение или рост это будет задача классификации, или спрогнозировать цену это будет задача регрессии. От того что требуется отталкиваются.

Есть ли сервисы для парсинга разных документов с api?

Елена, Без понятия. Сегодняшние так называемые AI системы ничего подобного не умеют. Это нужна для конкретно вашего случая разрабатывать парсер в случае с pdf и классификатор в случае с изображением. И потом производить "анализ" (точнее то что под этим имеется ввиду).

Какая конфигурация нейронной сети лучше для временной последовательности?

Евгений Лернер, Ну так делайте, для time series есть специальный класс нейронок, RNN. Но только 95 процентов работы с ts это препроцессинг, это особый сложный случай. А там во что вы верите это ваше личное дело.

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (720,406) (400,) (720,406) в stable diffusion?

atsanRickman1996, Ну так ошибка не изменилась. Я же вам объяснил, что вы работает с интерфейсом, а не с массивами напрямую. Возьмите рабочий пример, и попытайтесь имея рабочий пример, изменяя данные получить по смыслу такую же ошибку. ValueError: operands could not be broadcast together with shapes, цифры не важны, потом верните обратно, так начнете понимать, что к чему. Все что мог я объяснил, у меня нету интерфейса вашего.

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (720,406) (400,) (720,406) в stable diffusion?

atsanRickman1996, Разрешение, это еще не размерности массива. Когда происходят операции между массивами то либо количество элементов в одном массиве, равно количеству элементов в другом массиве, либо должен применится bradcasting. У вас где то есть массив 720 на 406, просто таблицу представьте с 720 рядами и 406 колонками и вы пытаетесь произвести операцию с массивом в 400 элементов. Не по одному измерению они не совпадают, такие операции не возможны.

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (720,406) (400,) (720,406) в stable diffusion?

atsanRickman1996, первое это 400. Там должно быть либо 720 либо 406. Но тут это гадания возможно. второй массив должен быть вида (1, 406). Но 400 там точно быть не может. Потому что оперция между массивами не возможна. А вот какие размерности, в точности это еще зависит от какая конкретно операция там происходит. Но 400 там быть не может.