нейронные сети

Яндекснанимает сотрудников для работы над мультимодальной моделью SpeechGPT, которая, согласно описанию вакансии, должна будет воспринимать текст и звук и отвечать при их же помощи. Нейросетевые сервисы компании уже обрабатывают как речь, так и текст, но процесс происходит с преобразованием данных из одного вида в другой. Мультимодальные сети призваны улавливать детали, которые теряются при такой конвертации,— например, эмоции и сарказм.

Яндекс работает над еще не анонсированной нейросетевой моделью SpeechGPT и нанимает в соответствующую команду инженера в области машинного обучения, говорится в разделе вакансий компании. Речь идет о мультимодальной модели (то есть способной обрабатывать разные виды вводных данных), которая «умеет воспринимать текст и звук, отвечать текстом и звуком, решать разные задачи на стыке текста и звука». В «Яндексе» пояснили, что работают над мультимодальностью в ассистенте «Алиса» и других сервисах

www.kommersant.ru/doc/6744106

❌🖥Облачный провайдер «Яндекса» позволил компаниям выявлять запрещенный контент с помощью нейросетей.

Как рассказали «Ъ» в компании, классификатор на базе YandexGPT понадобится для «обнаружения противоправной информации», а также работы с обращениями клиентов и противодействия мошенничеству.

Систематизация текстов будет реализована следующим образом: заказчик определит категории, по которым он хочет классифицировать тексты, затем загрузит в сервис «Яндекса» примеры текстов для каждой категории, после получит доступ к созданной под задачу модели-классификатору.


t.me/kommersant/66694

Пишу для себя. Можете пинать. Думаю, что для такого эксперимента очень даже не плохо. 

Топ-1 #ПАММ счета #Форекс #Альпари уменьшился в два раза, посадка больше 50%.

Моя торговая нейронная сеть продолжает работать, опираясь только на график цены.

( Читать дальше )

Привет! Новая интересная тема в ночь, как я люблю, а так же ликбез для тех, кто хочет достичь больше большинства (и стать успешным меньшинством), и стремится к новым свершениям.

Размышляя и говоря о самообучающихся торговых системах, невозможно пройти мимо Machine Learning / Deep Learning (ML / DL), и это — пост, который посвящён этой теме.



О технологиях ИИ и областях их применения в алготрейдинге
Я бы разделил применение ML в трейдинге на три части:

1. Классический ML, который представлен, например, библиотекой scikit-learn. Она позволяет обрабатывать данные статистически, а так же предоставляет простые модели классификации, кластеризации и регрессии. Функций этой библиотеки достаточно, чтобы несколькими строчками кода выявить наличие или отсутствие зависимостей/корреляций в данных, разбить данные на кластера и выполнить другие типовые задачи, в том числе, препроцессинг данных (предварительную обработку) — стандартизацию, нормализацию, очистку и т.п. Кроме того, её можно использовать для уменьшения размерности, что может пригодиться, например, для выявления значимых метрик торговых стратегий для дальнейшей фильтрации и отбора по существенным. И это только одна библиотека, а их теперь существует множество.

( Читать дальше )

Приветствую вас, энтузиасты криптовалют!

Как начинающий Python-программист с глубоким интересом к трейдингу и анализу данных, я решил применить машинное обучение для выявления тенденций и прогнозирования цен криптовалют. 

Я разработал четыре нейронных сети, каждая из которых специализируется на определенных технических индикаторах, и ориентирована на анализ криптовалют. 

Вот они:

1. Momentum: Эта нейронная сеть основана на индикаторе MACD (Moving Average Convergence Divergence). MACD — это трендовый индикатор, который использует движущиеся средние для выявления новых трендов, будь то восходящие или нисходящие.

 

2. Pattern: Эта нейронная сеть использует принципы свечного анализа, что позволяет определять типичные паттерны на рынке и использовать их для прогнозирования будущих движений цен.

( Читать дальше )

Эксперты ФРС установили, что нейронные сети в составе больших языковых моделей (Large Language Models, LLM; заложены в основе ChatGPT, PaLM, YandexGPT) более точно предугадывают инфляционную динамику, чем экономисты. Они обнаружили, что при прогнозировании инфляции модель демонстрирует гораздо меньшие значения среднеквадратичной ошибки (MSE), чем прогнозисты регулятора.

www.vedomosti.ru/economics/articles/2023/07/28/987328-v-frs-nazvali-prognozi-neirosetei-tochnee-ekspertnih

Этот пост имеет отношение к инвестированию.

Продолжим прошлый разговор.

Всё меняется.

Если честно — я реально предполагал, что ChatGPT, Midjourney и другие виды нейронок, включая сложные служебные алгоритмы, начнут быстро менять нашу жизнь, но не ожидал, что настолько быстро.

Их первоначальное применение было топорненьким, а боты корявенькими. Однако, уже сегодня я вижу в подавляющем большинстве телеграм-каналов засилье автоматизированных комментариев, более того — если обучение некоторых ботов явным образом согласовано с авторами каналов и не особенно скрывается, то в остальных случаях без рассмотрения профилей пишущих и без собственных развитых навыков работы с SMM в целом и Telegram в частности всё чаще и чаще их очень трудно отличить от реальных комментаторов не самого плохого качества. Если вам кажется, что это не так, то вам кажется.

А что, если такая армия ботов будет иметь цель не тупого рекламирования ссылки инфоцыгана из своего профиля, а другую, не такую афишируемую и не требующую лёгкого раскрытия себя? Так вот, это уже совершенно точно происходит.

( Читать дальше )

Всем добрый день. Кто-нибудь здесь делает сети на Python для анализа и прогнозирования котировок? Хотелось бы задать кое-какие вопросы, если можно.

Traders

Experts say ChatGPT could upend jobs across a range of Wall Street industries, from trading to investment banking. 

«It's going to automate select tasks that knowledge workers are engaged in today so that they can focus on higher-value tasks,» Dylan Roberts, a partner at KPMG, told Insider.

Pengcheng Shi, a dean at the Rochester Institute of Technology's computer science department, agrees that certain Wall Street roles could be in jeopardy.

«At an investment bank, people are hired out of college, and spend two, three years to work like robots and do Excel modeling — you can get AI to do that,» Shi told the New York Post.


Трейдеры — как профессия вымрет скоро?