01 марта 2016, 12:22

Нейронные сети

Всегда считал, что это отстой какой-то… Но тут дали поиграться с алгоритмом на основе нейронной сети — и я что-то такое начал подозревать...
Не зря Талеб, видать, как напился — начал задвигать, что формулы в опционах — это для публики, а серьезные маректмейкеры в своей практической работе используют достаточно сложный искуственный интеллект, который они порой сами с трудом понимают.

Мой единственный опыт работы с НС — был лет 7 назад, когда я поиграл неделю с шареварной прогой и забросил — решив, что абсолютно никакого толка в ней нет. Ну, и правильно решил, я думаю. Толка в ней не было.

Короче, пацаны — нужны ссылки на книги по нейронным сетям или на курсы обучения на русском или английском языке.
Только на самые лучшие и самые современные — чтобы не тратить время на ерунду, типа упомянутой проги.

Вам зачтется. Никого не забуду.

Нейронные сети

Магистр Йода

Неизвестен

446

с 21 сентября 2012

18 Комментариев

DmitryAK
01 марта 2016, 12:32
видео курс лекций по машинному обучению на рус.
https://www.coursera.org/learn/vvedenie-mashinnoe-obuchenie
0
DmitryAK
01 марта 2016, 12:33
видео курс лекций по машинному обучению на анг.
https://www.coursera.org/learn/machine-learning
0
- Магистр Йода
  01 марта 2016, 12:41
  DmitryAK, спасибо. И скоро начинается — туда зарегюсь.
  0
DmitryAK
01 марта 2016, 12:34
Очень хорошая статья с подробным описанием по созданию сети (на англ.)
http://neuralnetworksanddeeplearning.com/index.html
0
DmitryAK
01 марта 2016, 12:36
статья по созданию многослойной сети на русском:
https://habrahabr.ru/post/198268/
+1
sortarray sortarray
01 марта 2016, 12:43
Мне кажется, нет разницы, какой алгоритм ты используешь, нейросети, или что-то еще, смысл нейросетевых программ сводится к самообучению. Я не вполне четко, честно говоря, осознаю, что это значит. Простой бектрекинг, по-сути, это уже самообучение. Я тоже, время от времени порывался вникнуть в это дело, но все руки не доходили. Очевидных профитов, со стороны, как бы, не особо заметно. Больше пиара. А где они, эти волшебные роботы на нейросетях? Где реальные достижения, которые можно оценить?

Кроме того, нейронные сети — лишь один из многочисленных аспектов ИИ, не самый распространенный, и скорей всего, не самый удачный.
0
- DmitryAK
  01 марта 2016, 12:45
  sortarray sortarray, нейро сети один из элементов машинного обучения и дата майнинга, тут нет грааля относительно торговли, это лишь один из возможных способов.
  0
  - sortarray sortarray
    01 марта 2016, 12:58
    DmitryAK, на самом деле, сам ИИ, несмотря на то, что породил множество инструментов, и эти исследования были плодотворны в целом для CS, фактически, потерпел полный фейл. За несколько десятков лет и огромных финансовых вливаний, не была решена основная задача — создать подобие интеллекта. Не было создано не просто подобия человека, даже подобие муравья. Загадка интеллекта не была разгадана. Марвин Мински отмечал, что как только они приближались к каким-то мало мальски ощутимым результатам, сложность вычислений возрастала экспонцеально. Они так и не смогли ответить на вопрос, почему человек, обладая настолько низкими вычислительными скоростями, так быстро может вычислить ответ на произвольный вопрос, типа, «почему когда идет дождь, люди бояться намокнуть?», который ставит в ступор любую машину. Поэтому, я, как бы, с осторожностью к этому отношусь, это в бОльшей степени, модные словечки, нежели реальные результаты.
    
    Кстати, если я не ошибаюсь, нейросети — это вовсе не вершина исследований в ИИ. На ИИ гораздо больше повлияли идеи Алана Кея, там были фреймы Мински, затем Акторы Хьюитта. А нейросети были где то в начале, это не венец ИИ.
    +1
Дмитрий ЕрМак
01 марта 2016, 13:04
1) Руководство пользователя MatLab раздел Neural Networks Toolbox. С примерами
2) С. Хайкин. Нейронные сети. Полный курс.
+1
SergeyJu
01 марта 2016, 13:31
Главная беда нейронных сетей — чудовищная избыточность подбираемых параметров. Как следствие, постоянный риск переподгонки и получение в качестве результата абсолютного черного ящика. Результатом обучения можно как-то пользоваться, но невозможно интерпретировать.
По базовым методам ИИ есть учебник на русском языке.
www.bookvoed.ru/book?id=6058993
Вышел второй том.
Можно найти текст в сети для скачивания. Чуть-чуть математичнее, чем следовало бы на мой вкус, но весьма полно.

0
- Магистр Йода
  01 марта 2016, 16:37
  SergeyJu, аналогичный ответ я слышал от руководителей многих фондов: как мы будем оправдываться, если алгоритм, механику работы которого мы не понимаем — сольет деньги фонда. С нас же первых спросят — как вы могли доверить принимать решения блекбоксу?
  
  Ну, типа Сечина, что… Решения по цене на нефть принимают роботы на валютных рынках.
  0
  - SergeyJu
    01 марта 2016, 16:49
    Магистр Йода, Сечин тут не при чем. И руководители фондов, о которых Вы что-то слышали, тоже не при чем.
    Вы о переподгонке когда-нибудь что-нибудь слышали?
    Или, другими словами, оверфитинге.
    Так вот, нейронные сети — самый простой и верный способ получить переподгонку. Потому что там ну очень много настраиваемых параметров. Если Вы этой проблематикой не владеете, лучше Вам с ней и не связываться.
    
    0
- sortarray sortarray
  01 марта 2016, 18:08
  SergeyJu, Вы уверены, что Вы понимаете что такое «черный ящик»? То о чем Вы говорите, скорей называется «непонятно что», нечто с недетерминированным поведением. Это к понятию «черный ящик» не имеет отношения. Смысл черного ящика не в том, что мы не знаем его устройства, а в том, что мы абстрагированы от его устройства.
  0
  - SergeyJu
    01 марта 2016, 18:30
    sortarray sortarray, поведение конечного автомата всегда детерминированное, с точностью до детерменированности входных воздействий.
    Что до нейронной сети, разработчик знает архитектуру, знает метод адаптации. Но вот значения множества подобранных коэффициентов и, тем более, смысл в именно таком наборе, проследить практически невозможно. Вот и остается, что использовать сеть как черный ящик.
    
    0
silentium
06 апреля 2016, 10:10
Нейрокомпьютинг и его применение в экономике и бизнесе. А.А. Ежов, С.А. Шумский. Попробуйте это почитать. И таки да — Matlab. Нейронными сетями занимаемся два года. Это очень интересно. Но результаты не сразу (прибыльные стратегии, я имею в виду). И никто не рассказывает честно, что сети могут терять эффективность. И мы пока не нашли абсолютного способа контроля этой самой эффективности. Да и может ли быть что-то в рынке «абсолютное»? Если решили заняться НС — приготовьтесь к тому, что это постоянный поиск. Но результат стоит того. Желательно, чтобы сразу иллюзий не было, что это можно просто включить и забыть. Мы сетки штампуем портфелями уже, и самые первые работают в реале полтора года. Но… Определить момент, когда ту или иную сеть нужно просто отключить, отложить в сторону «до лучших времен» — пока не получается. Если будут мысли по этому поводу — милости просим.
0