а чем в столбике 2 и 3 фотка отличаются?

Может, его семантическая близость интересовала.

Цветом (яркостью скорее).

Да хз, есть же есть такой обман зрения, когда 2 одинаковые вещи на разный фон ставят, и кажется, что эти 2 вещи - разные))

Да, есть.

Доброго . Наткнулся на проблему с интерпретацией результатов предсказания.
Предположим, что есть датасет постов в треде. Для каждого поста известны а) >9000 признаков содержания (неуправляемые фичи) б) число  репостов в соцсетях, комментариев, пинов и лайков (управляемые фичи) в) число просмотров. Цель:  имея ограниченные ресурсы и условную стоимость управляемых фич в ресурсах предложить такую модификацию управляемых фич, чтобы максимизировать предсказание числа просмотров с некоторой затратой ресурсов.
Сложность в том, что сейчас у меня самой лучшей модификацией всегда получается направление 100% ресурсов на фичу, у которой самая большая корреляция с числом просмотров. Это не соответствует реальности и не отражает взаимное влияние фич друг на друга (повышение числа пинов приводит к увеличению всех других фич, например). Можно ли как-то получить более осмысленное распределение?

@ssttv обратите внимание на линейное программирование :)

Читали уже https://arxiv.org/abs/2002.11523 ?

такое себе, по многим причинам
интересно, но на практике оно не заработает

Я третий год самые разноплановые нейронки в трейдинге использую. Самое перспективное на сегодняшний день это MuZero гугловский к хорошему env прикрутить.
Остальное будет давать неплохие индикаторы, точки входа/выхода. Но вести сделку все равно руками нужно.

😃

самое простое обьяснение которое могу дать
трейдинг это не о войти/выйти, это о риске который ты берешь на себя определенной суммой
то есть для агента ему нужна цепочка своих совершаемых действий, не переход одного state t -> t+1 а полная информация где он купил, где дозакупался, как усреднилась позиция
это долгосрочная память которая пока не решена по сути ни в одной архитектуре
а вот muzero максимум до чего дошли это о трехмодельной архитектуре когда анализируется сразу prediction, dynamic, representation
и это имеет смысл потому что таким образом запоминается длинная комбинация действия ведущая к победе
что-то похожее как прожимать комбо в мортал комбате

с HFT как раз в этом плане намного проще
но там и алгоритмически все решается, когда можно оценить сиюминутную выгоду и быстро совершить сделку
когда долгосрок то все намного печальней

Тоже накидал торгового бота вот совершенно недавно.
И с undiabler согласен. Нейронка не может знать о каких то событиях, которые могу изменить рынок. У меня из использованного: свертки и немного сеть для предсказания движения. А так все строится на каких то заметных паттернах. Можно было бы без сети обойтись совсем.

Шмидтхубер опять отжигает :D
https://twitter.com/SchmidhuberAI/status/1255755680855793665

я тут попробовал dialogflow (small talk - тот что prebuilt)
не очень (всё вертится на заученных фразах) или я делаю чтото не так
мне нужен бот который может поддержать диалог
всёравно что он там отвечает - главное не отвечать "я тебя не понял" и поддерживать диалог (в первую очередь на анг)
яп - питон
что подскажете?

ДФ кроме зашитых в него вариантов ответов больше ничего не ответит. там работает по сути классификатор запросов, если он может распознать какую-то категорию (фразы для которых ты можешь вписывать) — то  выдаст рандомный ответ из зашитых для этой категории. если не смог распознать (например, потому что запрос слишком сильно отличается от записанных фраз) — скажет "я тебя не понял"

я так и понял что классификатор
единственно что напрягло
в разделе "обучение" где "диалоги" - не показывает что бот ответил, показывает класс (интент) ответа

а про Amazon Lex что скажешь? там тожесамое?