vladi4ek, ml это практически нейросети, за редким исколючением. обучение это просто оптимизация функции многих перменных. главные проблемы это овражность и локальные максмумы. никакие математические методы для решения этих проблем не применимы. все алгоритмы давно разработаны, но применение их это исскуство. не слушайье болтунов. НАЧИНАЙТЕ ПРАКТИКОВАТЬ
питон необходимы в этой сфере - это чушь. множество пакетов написаны без всякого питона. питон это вообще интерпретирующий медленный язык, для нейронов не годится. если хотите изучать программирвание для нейросетй то cuda opencl. матанализ нейронным сетям как корове седло., абсодютно бесполезен
понятно что у разработчиков. но я пока не нагуглил ничего реального. как на классику опереться? может есть api? предполагается дополнительно к обычной двухфакторной авторизацци. 100% надежность не нужна
изучайте именно нейронные сети, причем теории там мало. я вам написал что соверщенно необходимо знать. важна практика. в матемтаике и программировании вы не можете конкурировать с выпускниками хороших универов. а практика всегда возьмут на работу. много готовых пакетов, которые работают примерно одинаково, выбеоите тот что вам удобен. я распознаванием изображений ни занимаюсь, обрабатываю случайные процессы
dmshar, у вас много слов и никакого понятия. он спрашивает-Machine Learning с перспективой заниматься Computer Vision От вас хочу узнать о перспективе вцелом. Это именно нейронные сети. реальная перспектива получить работу это обучение нейронных сетей. ни математика ни программирование не нужны. работадателя будут интересовать опыт работы и реальные результаты. надо ъорошо понимать что такое нейрон, архитектура нейронных сетей, в первую очередь ограниченниая машина больцмана, обучение с учителем и без, глубокое обучение, жадные алгоритмы, обратное распростарнение ощибки, градиентный спуск, имитация отжтга. Это в 1000 раз важнее чем питон который вообще не нужен
речь идет не об аренде сервера а аренде ячейки. я не знаю , может сервера с видеокартой имеют другие размеры и не подходят для стандвртной ячейки. получается сильно дешевле.
насчет последовательного чтения не знал, это полезная информация. но все таки при равных условиях , например случайный доступ, какая память быстрее. разделяемая самая быстрая, но она не в счет. константная или глобальная?
статистические характеристики четных и инечетных отсчетов одинаковы. верно, учим прелсказывать промежуточные значения. тогда и будующие на коротких интрвалах предсказывать будет. дело как раз в переобучении, обучающий и тестовый набор данных разделять необходимо. спасибо
почему нельзя? переобучение это просто подстройка модели под данные. если я модель подстрою под нечетные отсчеты она не обязательно будет оптимальной для четных. конечно выбрать отрезок , обучить, а проверять на другом отрезке это не проблема. но сигнал нестационарный, мне кажется лучще чттобы обучающая итестовая последовательность совпадали по времени
dmshar, 1 процесс коррелированный. исполбзуют разные методы, в том числе скрытые марковские цепи и нейронные сети. многие стали миллиардерами. но это конечно не просто. rusforexclub.com/articles/18-algo-trading/106-rene... это самые известные и богатые. а вообще сейчас на бирже половину операций соверщают роботы
2 выбирать отрезки для обучения это ясно. но могу ли я например каждый второй отсчет использовать для обучения, а ткстировать на других отсчетах?
если скармливать весь поток то будет переобучение и толку не будет. надо обучать сеть на одном наборе данных а тестировать на другом. это стандарт. вопрос как лучше выбрать обучающий набор