народ, подскажите как в numpy массиве эффективнее найти первое вхождение больше числа X, не уверен, что вот так будет эффективней:

my_array[my_array > X][0]

Ребят, как думаете через несколько лет останутся ли востребованы ML инженеры для задач обучения с учителем в свете быстрого развития autoML?

Да

И вообще. Нейроэволюцию когда придумали? В 80х. Ну так...

Ну на теоретическом уровне много что появилось давно, но из-за вычислительных мощностей и улучшения алгоритмов стало применяться только сейчас

Эволюционные алгоритмы наверное еще раньше, зарождались с Дарвина наверное хаха) Но эффективно искать архитектуры ими под размеченные датасеты достижение последних лет

Наберите Marcos Lopez de Prado. На сегодняшний день самый читаемый теоретик численных  методов и машинного обучения в спекуляциях в SSRN, профессор. В частности, 17 апреля товарищ делает вэбинар из серии уроков Covid и фин. рынков.  Так как считается, что основное научное открытие прошлого века сделал финансист, то немного циничных методов могут быть интересными. Но знание фин. рынков, как и любой предметной области,  никто не отменяет. Маркос, например, скатывается в акции, будучи портфельным управляющим. А это только маленькая часть фин. рынков. 😂 Буду рад, если немного подбодрил

спс важная инфа, первый раз встречаю место где много умных людей) я уже делаю робота чтобы эксперементировать)

Что за архитектура?

архетектура чего?)  я делаю по уроку с юдемии, нет времени 2 недели вести разработку, надо сразу чтоб все работало и начать тестить, если не подходит искать дальше

Ааа....)

Но в целом тут должно быть как везде. Нужен корпус чтобы было на чем тренировать. Не просто же на график цены смотреть на входе

я не разу не делал торгового робота, думаю там они уже знают как лучше это сделать

Нет, конечно. Могу дать две принципиальные подсказки : Башелье пришёл в 1900-м г. к броуновскому движению через анализ фактических заявок на Парижской бирже, то есть эластичности будущей цены сделки. Шеннон сначала изучал дефекты рулеток, делая замеры остановок колеса рулетки в Вегасе, и только потом довел до ума то, что потом назвали энтропией. Поэтому придётся знакомиться с логикой  фин. рынков и много наблюдать. А уж потом автоматизировать. 😂 Область богатая

тогда будем все пробовать и смотреть)) там кстати робот торгует на криптобиржах, может там будет проще чтото на торговать чем на форексе

Главное тут не результат. А полученный опыт. Который можно будет применить где угодно

спс, на торентах есть курс если кому нужен) (сори если нельзя говорить оторентах)

Из его книги

Кстати, есть перевод книги на русский.
Был участником "весёлой" беседы, когда тов. Нассим Николас Талеб назвал Маркоса голодранцем и пустозвоном в ответ на утверждение Маркоса, что его патенты и методы за 20 лет работы принесли самую большую прибыль в мире. В любом случае никто из них ракет не запускал, а родина машинного обучения в России. Поэтому делим их Корнелл на 26. Например, Маркос почему-то решил утверждать, что фин. рынки имеют "память" и активно применяет версию авторегрессивной средней. Но в любом случае у Маркоса самое широкое академическое покрытие тематики.

Просто без нейронок скучно. Как бы да, как без кроссвалидации, но где AI то?
Каждому свое. Значит финансисты скучные ребята.