Легкое субботнее чтиво – продолжение!
Ну так вот жеж, путь в Дубай 🏙️ открыт!
Как бы не так. Дело в том, что все модели получились крайне консервативными, это видно на графиках, тендицию они плюс минус ловят но вот на пиках очень сильно не добирают.
Ок, подумал я, введем немного хаоса, добавим dropout слоев - функция выключающая ряд нейронов в процессе обучения и помогающая побороть переобучение модели. Пики стали больше, но они перестали совпадать:-))
Ты упоминал Тинькофф, скажет вы. Да я раскатал модель от них, результат примерно тот же.
Ок, но ведь у нас же есть наш любимый трансформер! Ведь по сути текст это ряд слов (оцифрованных токенов) ну и позиционный эмбеддинг запоминает место слова в тексте… Вооружившись новой идеей, в обнимку с чатом джипити в очередную темную ташкентскую ночь я родил таки трансформер который должен был охренительно прогнозировать временные ряды.
Но! В процессе создания я обратил внимание на один любопытный факт. Почему то в Ютубе нет ни одного видоса где автор делает нечто подобное. Причем про прогнозирование временных рядов с помощью LSTM видео снял чуть ли не каждый второй индус.
Как вы думаете почему? Да потому, что результат получился самым провальным! 🙈🤣Именно по этому никто так не делает!
К чему это я?
Ребят, хотите торговать криптой? Купите себе несколько ботов, которые торгуют с разными стратегиями и верьте в чудо ))
PS Ну и графиков вам вдогонку, оно там красивое местами ))
Ну так вот жеж, путь в Дубай 🏙️ открыт!
Как бы не так. Дело в том, что все модели получились крайне консервативными, это видно на графиках, тендицию они плюс минус ловят но вот на пиках очень сильно не добирают.
Ок, подумал я, введем немного хаоса, добавим dropout слоев - функция выключающая ряд нейронов в процессе обучения и помогающая побороть переобучение модели. Пики стали больше, но они перестали совпадать:-))
Ты упоминал Тинькофф, скажет вы. Да я раскатал модель от них, результат примерно тот же.
Ок, но ведь у нас же есть наш любимый трансформер! Ведь по сути текст это ряд слов (оцифрованных токенов) ну и позиционный эмбеддинг запоминает место слова в тексте… Вооружившись новой идеей, в обнимку с чатом джипити в очередную темную ташкентскую ночь я родил таки трансформер который должен был охренительно прогнозировать временные ряды.
Но! В процессе создания я обратил внимание на один любопытный факт. Почему то в Ютубе нет ни одного видоса где автор делает нечто подобное. Причем про прогнозирование временных рядов с помощью LSTM видео снял чуть ли не каждый второй индус.
Как вы думаете почему? Да потому, что результат получился самым провальным! 🙈🤣Именно по этому никто так не делает!
К чему это я?
Ребят, хотите торговать криптой? Купите себе несколько ботов, которые торгуют с разными стратегиями и верьте в чудо ))
PS Ну и графиков вам вдогонку, оно там красивое местами ))
😁4👍2
tgoop.com/seo_python_2neuron/42
Create:
Last Update:
Last Update:
Легкое субботнее чтиво – продолжение!
Ну так вот жеж, путь в Дубай 🏙️ открыт!
Как бы не так. Дело в том, что все модели получились крайне консервативными, это видно на графиках, тендицию они плюс минус ловят но вот на пиках очень сильно не добирают.
Ок, подумал я, введем немного хаоса, добавим dropout слоев - функция выключающая ряд нейронов в процессе обучения и помогающая побороть переобучение модели. Пики стали больше, но они перестали совпадать:-))
Ты упоминал Тинькофф, скажет вы. Да я раскатал модель от них, результат примерно тот же.
Ок, но ведь у нас же есть наш любимый трансформер! Ведь по сути текст это ряд слов (оцифрованных токенов) ну и позиционный эмбеддинг запоминает место слова в тексте… Вооружившись новой идеей, в обнимку с чатом джипити в очередную темную ташкентскую ночь я родил таки трансформер который должен был охренительно прогнозировать временные ряды.
Но! В процессе создания я обратил внимание на один любопытный факт. Почему то в Ютубе нет ни одного видоса где автор делает нечто подобное. Причем про прогнозирование временных рядов с помощью LSTM видео снял чуть ли не каждый второй индус.
Как вы думаете почему? Да потому, что результат получился самым провальным! 🙈🤣Именно по этому никто так не делает!
К чему это я?
Ребят, хотите торговать криптой? Купите себе несколько ботов, которые торгуют с разными стратегиями и верьте в чудо ))
PS Ну и графиков вам вдогонку, оно там красивое местами ))
Ну так вот жеж, путь в Дубай 🏙️ открыт!
Как бы не так. Дело в том, что все модели получились крайне консервативными, это видно на графиках, тендицию они плюс минус ловят но вот на пиках очень сильно не добирают.
Ок, подумал я, введем немного хаоса, добавим dropout слоев - функция выключающая ряд нейронов в процессе обучения и помогающая побороть переобучение модели. Пики стали больше, но они перестали совпадать:-))
Ты упоминал Тинькофф, скажет вы. Да я раскатал модель от них, результат примерно тот же.
Ок, но ведь у нас же есть наш любимый трансформер! Ведь по сути текст это ряд слов (оцифрованных токенов) ну и позиционный эмбеддинг запоминает место слова в тексте… Вооружившись новой идеей, в обнимку с чатом джипити в очередную темную ташкентскую ночь я родил таки трансформер который должен был охренительно прогнозировать временные ряды.
Но! В процессе создания я обратил внимание на один любопытный факт. Почему то в Ютубе нет ни одного видоса где автор делает нечто подобное. Причем про прогнозирование временных рядов с помощью LSTM видео снял чуть ли не каждый второй индус.
Как вы думаете почему? Да потому, что результат получился самым провальным! 🙈🤣Именно по этому никто так не делает!
К чему это я?
Ребят, хотите торговать криптой? Купите себе несколько ботов, которые торгуют с разными стратегиями и верьте в чудо ))
PS Ну и графиков вам вдогонку, оно там красивое местами ))
BY SEO Python 2 Нейрона
Share with your friend now:
tgoop.com/seo_python_2neuron/42