• 🚀 Đăng ký ngay để không bỏ lỡ những nội dung chất lượng! 💯 Hoàn toàn miễn phí!

.

rungnauy1984:
Mấy cái đánh giá model này đọc 3 ngày là hiểu hết chứ có gì đâu mà ghê gớm nhỉ
Bấm để mở rộng...
Tất nhiên đọc là hiểu nhưng áp dụng vào bài toán thì khác chứ ,thằng nào ngồi nghe giảng thì chả hiểu nhưng bắt tay vào làm mới ra được cái khó
 
LQDuy2:
cái này m trình thạc sĩ hoặc 2-5 kinh nghiệm nói thì chuẩn chứ t thấy khó và rất đau đầu có khi mất cả tháng cả năm vì tự làm tự học và k có người hướng dẫn
Bấm để mở rộng...
ML hay AI nếu nghiên cứu sâu, như thằng nào nói là 0.1% thì là đúng, cái bọn 0.1% này nó nghiên cứu ra thuật toán, cái tiến thuật toán (kiểu version thuật toán chứ ko phải là tinh chỉnh tham số) thì mới là cần cực siêu về toán.
Còn nếu mà làm ML/AI thì chỉ cần kiến thức cơ bản thôi, ko dốt toán là dc.
-Tìm hiểu và chọn model
->Tìm hiểu và chọn thuật toán có sẵn, có thể áp dụng kết hợp nhiều thuật toán
->Data training thật nhiều -> training model
->Đánh giá model sau khi training (cái này khi chạy với tập data test thì nó sẽ output sẵn kết quả các kiểu đánh giá luôn -confusion matrix, Accuracy, Precision, Recall, F1, AUC... )
->Tinh chỉnh tham số hoặc tinh chỉnh data training
Lặp lại từ đầu cho đến khi thấy model có vẻ ngon thì dùng làm startup, mang đi bán, hoặc bảo vệ trước hội đồng để lấy cái bằng :vozvn (18):
 
Joey bốc vác:
Đm mày làm ở xứ duồn thì vậy thôi.
Ngon thì show profile publication của mày lên đây.
Tao có paper publish rank A conference. Từ 3 năm trở lại đây tao đéo train 1 model nào, finetune thì API nó support hết. Làm cho tư bản gộc.
Trừ khi mày làm cho cty thuần nghiên cứu chứ 99.9% job MLE hiện nay kể cả trên thế giới chứ đéo cần đến mớ kiến thức toán thời 2020 đổ về trước. Đĩ mẹ dăm ba cái xạo lồn toán tiếc đi lòe gà mở khóa học.
Bấm để mở rộng...
anh trai có biết về các mô hình LTSM, hay transfomer dự đoán chuỗi thời gian không, các thư viện tensorflow hỗ trợ cái này tốt lắm nhỉ.
 
rungnauy1984:
ML hay AI nếu nghiên cứu sâu, như thằng nào nói là 0.1% thì là đúng, cái bọn 0.1% này nó nghiên cứu ra thuật toán, cái tiến thuật toán (kiểu version thuật toán chứ ko phải là tinh chỉnh tham số) thì mới là cần cực siêu về toán.
Còn nếu mà làm ML/AI thì chỉ cần kiến thức cơ bản thôi, ko dốt toán là dc.
-Tìm hiểu và chọn model
->Tìm hiểu và chọn thuật toán có sẵn, có thể áp dụng kết hợp nhiều thuật toán
->Data training thật nhiều -> training model
->Đánh giá model sau khi training (cái này khi chạy với tập data test thì nó sẽ output sẵn kết quả các kiểu đánh giá luôn -confusion matrix, Accuracy, Precision, Recall, F1, AUC... )
->Tinh chỉnh tham số hoặc tinh chỉnh data training
Lặp lại từ đầu cho đến khi thấy model có vẻ ngon thì dùng làm startup, mang đi bán, hoặc bảo vệ trước hội đồng để lấy cái bằng :vozvn (18):
Bấm để mở rộng...
nói chung là sử dụng các thuật toán AI này để trainning mô hình có thể sử dụng với mục đích riêng của cá nhân. Ăn thua là cách chuẩn bị data, lọc data, tinh chỉnh các siêu tham số trong mô hình thôi. chứ ngồi đó viết thuật toán chắc tới khuya già 70, 80 tuổi mất.
 
Joey bốc vác:
Xài huggingface nha em trai
huggingface.co

Time Series Transformer

We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
huggingface.co
Bấm để mở rộng...
chuỗi thời gian thì dùng LTSM em thấy nó phù hợp cho các chuỗi ngắn hơn, lúc training kết quả dự đoán trên tập test khá ấn tượng. Với MSE khá thấp, cho từng dự đoán.

anh trai có biết mô hình nào ngoài hai mô hình này để dự đoán chuỗi thời gian tốt không.
 
Nguoi la qua duong:
chuỗi thời gian thì dùng LTSM em thấy nó phù hợp cho các chuỗi ngắn hơn, lúc training kết quả dự đoán trên tập test khá ấn tượng. Với MSE khá thấp, cho từng dự đoán.

anh trai có biết mô hình nào ngoài hai mô hình này để dự đoán chuỗi thời gian tốt không.
Bấm để mở rộng...

Có thể xài mấy model thống kê kiểu ARIMA
Hoặc bây giờ bọn nó xài LLMs luôn.
 
Joey bốc vác:
Có thể xài mấy model thống kê kiểu ARIMA
Hoặc bây giờ bọn nó xài LLMs luôn.
Bấm để mở rộng...
ARIMA e cũng có thử,
Anh có tài liệu nào về mô hình trạng thái ẩn không.

Dùng LLMs phần cứng không đủ mạnh thì khó lắm.
Mấy mô hình LTSM hay transfomer này đặc biệt mạnh khi ứng dụng để học dữ liệu lịch sử rồi đưa ra dự đoán.
Cái này khá hay khi đưa ra quyết định đầu tư, ăn thua ở thu thập và kiến thức để xử lý tốt dữ liệu.

Các mô hình này training ở phần cứng vừa phải là oke rồi, mấy mô hình lớn thì ko hiệu quả.
 
Nguoi la qua duong:
ARIMA e cũng có thử,
Anh có tài liệu nào về mô hình trạng thái ẩn không.

Dùng LLMs phần cứng không đủ mạnh thì khó lắm.
Mấy mô hình LTSM hay transfomer này đặc biệt mạnh khi ứng dụng để học dữ liệu lịch sử rồi đưa ra dự đoán.
Cái này khá hay khi đưa ra quyết định đầu tư, ăn thua ở thu thập và kiến thức để xử lý tốt dữ liệu.

Các mô hình này training ở phần cứng vừa phải là oke rồi, mấy mô hình lớn thì ko hiệu quả.
Bấm để mở rộng...

Tìm Google đi mày ơi. Tao không chuyên mảng time series. Kiến thức giờ public trên mạng miễn phí hết rồi.
 
Nguoi la qua duong:
nói chung là sử dụng các thuật toán AI này để trainning mô hình có thể sử dụng với mục đích riêng của cá nhân. Ăn thua là cách chuẩn bị data, lọc data, tinh chỉnh các siêu tham số trong mô hình thôi. chứ ngồi đó viết thuật toán chắc tới khuya già 70, 80 tuổi mất.
Bấm để mở rộng...
Ko hiểu về bản chất thì sẽ ko làm nâng cao được ,kinh nghiệm giải toán của tau là v
Ko hiểu bản chất mô hình hoạt động như thế nào thì ko lọc data tốt được
 
Nguoi la qua duong:
ARIMA e cũng có thử,
Anh có tài liệu nào về mô hình trạng thái ẩn không.

Dùng LLMs phần cứng không đủ mạnh thì khó lắm.
Mấy mô hình LTSM hay transfomer này đặc biệt mạnh khi ứng dụng để học dữ liệu lịch sử rồi đưa ra dự đoán.
Cái này khá hay khi đưa ra quyết định đầu tư, ăn thua ở thu thập và kiến thức để xử lý tốt dữ liệu.

Các mô hình này training ở phần cứng vừa phải là oke rồi, mấy mô hình lớn thì ko hiệu quả.
Bấm để mở rộng...
Mày train time mà mày ko biết kapka ,kargger là mày dở
 
tôi cần các anh áp dụng đưa cho tôi 1 mô hình hay khái niệm gì đó đánh future để tôi viết bot nào các chàng trai thiên tài ai mờ chin lơn nin.
 
eochanhy1990:
tôi cần các anh áp dụng đưa cho tôi 1 mô hình hay khái niệm gì đó đánh future để tôi viết bot nào các chàng trai thiên tài ai mờ chin lơn nin.
Bấm để mở rộng...
Đánh thứ tăng giảm dựa trên cảm xúc và các thông tin bất ngờ thì sao mà mờ chin lơn ning được
 
Nguoi la qua duong:
Đánh thứ tăng giảm dựa trên cảm xúc và các thông tin bất ngờ thì sao mà mờ chin lơn ning được
Bấm để mở rộng...
có báo cáo có chỉ số rõ ràng còn cảm xúc gì nữa.tăng/giảm nó là bình thường đúng rồi mà công việc các chàng trai là dự đoán định lượng có sai số chứ sao nói 100% chính xác,sai số ở mức thấp.tôi tin các thuật toán lớn có khả năng dự đoán đúng.vào việc nào các chàng trai xàm sẽ ghi nhớ công lao các chàng trai ây ai.tôi chỉ thích chơi bot ko chơi cảm xúc mệt mỏi tâm lý.
 
Nguoi la qua duong:
Đánh thứ tăng giảm dựa trên cảm xúc và các thông tin bất ngờ thì sao mà mờ chin lơn ning được
Bấm để mở rộng...
Cảm xúc cũng tham số hóa dc. Tích cực 1 tiêu cực -1 bình thường 0. Yếu tố bất ngờ cũng tương tự. Càng tham số hóa nhiều yếu tố. Dải giá trị tham số càng mịn thì độ chính xác sẽ cải thiện. Tất nhiên phải chọn dc thuật toán phù hợp với loại tham số nữa
 
rungnauy1984:
Cảm xúc cũng tham số hóa dc. Tích cực 1 tiêu cực -1 bình thường 0. Yếu tố bất ngờ cũng tương tự. Càng tham số hóa nhiều yếu tố. Dải giá trị tham số càng mịn thì độ chính xác sẽ cải thiện. Tất nhiên phải chọn dc thuật toán phù hợp với loại tham số nữa
Bấm để mở rộng...
Cái này em cũng có nghĩ đến
Nhưnh các sự kiện đột biến thì mình khó ngờ tới lắm.

Mặc dù có thể mô hình hóa, nhưng vấn đề là thời điểm xảy ra. Cho nên các mô hình đánh j
Giá ngắn hạn thường ít có yếu tố chính xác
 
Đăng nhập hoặc Ghi danh để trả lời
Top