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
почитал эту ссылку. у меня js через socket получает инфо с сервера и и генерирует текст. похоже что он будет индексироваться. но точто одностраничные сайты вообще плохо ендексируются читал много раз. дело темное
те если у меня js генерирует ссылку то гугл ее инлексирует? а я вот читал что одно из преимуществ ssr это как раз облегчение индексации. из этого сделал вывод что при индесации js роботом выполняется не полностью