Estratégias de negociação de aprendizagem de máquinas

Introdução à Aprendizagem de Máquinas com Scikit Learn e Python

Enquanto muitas pessoas gostam de fazê-lo soar realmente complexo, a aprendizagem da máquina é bastante simples em seu núcleo e pode ser melhor visualizado como classificação da máquina. A aprendizagem da máquina brilha quando o número de dimensões excede o que podemos representar graficamente, mas aqui está uma boa representação 2D da aprendizagem da máquina com duas características: A imagem acima é tirada da parte 11 desta série, onde mostramos um exemplo extremamente básico de como um A máquina do vetor da sustentação (SVM) trabalha. Este exemplo particular eo estimador específico que iremos utilizar é SVC linear. Se isso não significa nada para você agora, isso está perfeitamente bem. A imagem acima é obtida através da alimentação através de conjuntos de dados de coordenadas x, y como: [1,2],

Como você pode ver, este conjunto de dados tem alguns pares maiores e alguns pares menores. O que um SVM vai fazer é ajudá-lo a encontrar a linha divisória perfeita entre os dados. Podemos então dar um passo adiante, e pedir ao SVM para prever qual "grupo" uma coordenada como [0.8,0.92] iria pertencer.

Com recursos (pense nisso como dimensões) como 2D ou 3D, é realmente muito simples de visualizar e para nós, humanos, basta olhar para o gráfico e fazer alguns agrupamentos básicos. Aprendizado de máquina, no entanto, pode ser usado para analisar, digamos, 100 características (100 dimensões). Experimente você mesmo com 5 bilhões de amostras.

Esta série está relacionada com a aprendizagem de máquina de uma maneira prática e prática, usando a linguagem de programação Python eo módulo Scikit-learn (sklearn).

Nosso exemplo aqui utilizado é analisar as características fundamentais das empresas de capital aberto (estoques), comparando esses fundamentos com o desempenho do valor de mercado da ação ao longo do tempo. Nosso objetivo é ver se podemos usar a aprendizagem de máquinas para identificar boas ações com fundamentos sólidos que importam para que possamos investir neles.

Vou tentar cobrir mais exemplos de aprendizagem de máquina no futuro, como cada algoritmo de aprendizagem da máquina é bastante específico para o tipo de problema que você pode ter. Uma máquina do vetor do apoio (SVM) é grande para algumas tarefas, mas muito pobre para outro. Existem muitos outros algoritmos de aprendizado de máquina para aprender, e há muito mais para aprender sobre aprendizagem de máquina em geral. Nós vamos ser levados apenas uma pequena fatia do bolo por algoritmo de aprendizado de máquina que usamos.

Aprendizagem de máquina, em sua maior parte, não é aprendizagem real de todo, embora muitas pessoas na mídia geralmente medo-monger com isso como premissa.

Com a aprendizagem da máquina, podemos realizar um monte de tarefas incríveis e dar a aparência, ou provavelmente melhor colocar: "a ilusão" de inteligência, mas não é realmente inteligência como a conhecemos. A verdadeira questão, no entanto, é se isso importa no final? Se o resultado final é o mesmo, e alcançado de uma forma muito mais eficiente, então o que importa como a conclusão foi alcançada?

Existem muitas aplicações onde esta forma de computação é superior à inteligência humana. Pesando e analisando adequadamente todos os aspectos é simplesmente feito melhor com menos viés, e muito mais rápido, por computadores.

Existem duas categorias principais de aprendizado de máquina:

Aprendizagem supervisionada

Aprendizagem sem supervisão.

Dentro da aprendizagem supervisionada, temos classificação e regressão. Lembre-se mais cedo quando eu disse que a aprendizagem de máquina é realmente apenas classificação de máquina? Ainda é, mas há também uma forma específica de aprendizagem de máquina chamada classificação.

Assim, a aprendizagem supervisionada é onde nós, o cientista, supervisionamos e algumas vezes orientamos o processo de aprendizagem. Podemos dizer quais são alguns dos dados, e deixar alguns para questionar.

Dentro da aprendizagem supervisionada, temos a classificação, que é onde já temos as classificações feitas. Um exemplo aqui seria o tutorial de reconhecimento de imagem que fizemos, onde você tem um conjunto de números, e você tem um desconhecido que você quer se encaixar em uma das suas categorias pré-definidas.

Então temos regressão, ainda sob supervisão de aprendizagem, que é talvez melhor chamada de indução ou algo parecido, onde temos certas variáveis ​​conhecidas dos dados em questão e, em seguida, usando amostras passadas ou dados históricos, podemos fazer previsões sobre o desconhecido .

Um exemplo aqui seria o que o Facebook faz para você quando ele adivinha onde você mora. Dada a sua rede e as pessoas que você tem os laços mais próximos e se comunicar com, e onde eles são, o Facebook pode então acho que você também são a partir desse local.

Outro exemplo seria se nós amostra um milhão de pessoas, em seguida, encontrar uma pessoa desconhecida que tem cabelo loiro e pele pálida. Estamos curiosos quanto a cor dos olhos que eles têm. Nosso algoritmo de regressão provavelmente sugerirá que nossa nova pessoa tenha olhos azuis ou cinzas, com base nas amostras anteriores.

Agora, imediatamente as bandeiras vermelhas devem provavelmente ir fora aqui. Para você filosofia majors lá fora, você sabia que havia um problema imediatamente quando usamos o raciocínio indutivo. Para o resto de vocês, o problema é que estamos fazendo previsões aqui, usando a forma mais fraca de raciocínio.

Tudo o que disse, os seres humanos têm devido um pouco de sua evolução à sua capacidade de fazer raciocínio indutivo. Não é tudo ruim, mas as pessoas gostam de usar raciocínio indutivo e análise de regressão para coisas como ações de negociação. O problema é que este raciocínio segue a história e faz previsões para o futuro. Como sabemos e ouvimos muitas vezes, a história não é uma representação do futuro.

Eu não quero gastar muito tempo aqui, mas eu gostaria de enfatizar finalmente, com a indução, os computadores são melhores do que os seres humanos. Quando se trata de raciocínio indutivo, os seres humanos têm a tendência de perder-julgar e pesar incorretamente vários atributos. Eles geralmente têm um viés muito mais, e outras falhas estatísticas que particularmente praga raciocínio indutivo. Os computadores não têm esses problemas, e eles podem executar este raciocínio em um conjunto de dados muito maior em um ritmo astronômico mais rápido do que nós.

Unsupervised aprendizagem é onde nós criamos o algoritmo de aprendizagem, então nós apenas jogamos uma tonelada de dados no computador e nós deixamos o computador fazer o sentido dele.

O básico da aprendizagem não supervisionada é simplesmente jogar um enorme conjunto de dados na máquina, ea máquina, você adivinhou, classifica ou grupos, os dados. É por isso que os termos podem ser confusos. Basta lembrar que toda a aprendizagem da máquina é a classificação da máquina, e a versão específica da aprendizagem da máquina chamada classificação é onde estamos apenas predefinindo categorias, forçando a máquina a escolher um.

Os últimos termos principais eu gostaria de ter-nos cobrir aqui antes que nós começ nossos pés molhados são testes e treinamento

Quando "treinamos" a máquina, é aí que damos dados pré-classificados. Então, novamente, com a série de reconhecimento de imagem, treinamos nossa máquina dando exemplos de 0s a 9s.

Quando testamos este algoritmo, usamos novos dados não classificados na máquina, mas sabemos a classificação correta. Geralmente, você alimentar os dados através de testá-lo, então você executar as respostas corretas através da máquina e ver quantas a máquina tem certo e errado.

Como você pode encontrar em breve, realmente adquirir os dados necessários para o treinamento e testes é a parte mais desafiadora. Para mim e Sentdex, que faz análise de sentimento de texto, eu era capaz de usar filme e produto opiniões raspadas off-line como o meu treinamento e testes conjuntos. Os comentários vêm com classificações, para que eu pudesse treinar e testar a máquina em grandes conjuntos de dados que foram pessoalmente classificados pelo próprio revisor.

Eu fiz essa imagem há muito tempo, mas eu acho que ainda se aplica à aprendizagem de máquina:

Embora eu acho que a aprendizagem de máquinas é realmente mais complicado do que isso, a maioria das pessoas tendem a ler sobre aprendizagem de máquina e acho que é incrivelmente complicado tanto na programação quanto matematicamente, ficando assim assustado.

Enquanto os algoritmos de aprendizagem da máquina são realmente incrivelmente longos e complexos, você quase nunca precisará escrever o seu próprio, exceto apenas por diversão ou apenas para ver se você pode.

Em quase todos os casos de produção, você não gostaria de escrever o seu próprio, nem você deve. Você vai querer usar um algoritmo revisado por pares, altamente eficiente e altamente testado. Para a maioria dos casos principais, haverá um algoritmo muito eficaz disponível para você. Devido a isso, na verdade não é necessário para você aprender sobre todos os funcionamentos internos de aprendizagem de máquina para ser bem sucedido com ele.

Você pode pensar sobre isso muito como a forma como você provavelmente tratar o seu carro, seu computador ou seu telefone celular. Você pode obter um monte de utilidade para fora dessas coisas, mas você provavelmente realmente sabe muito pouco sobre todos os meandros deles.

Aprendizagem da máquina é a mesma maneira. É melhor entender alguns dos principais parâmetros, como "taxa de aprendizagem", bem como o que a aprendizagem da máquina está realmente fazendo para você, dessa forma você pode descobrir como a melhor maneira de aplicar a aprendizagem da máquina a um problema. É por isso que eu acho que visualizar alguns exemplos antes de passar para dimensões impossíveis é uma ótima idéia.

Claro, você pode achar que você está curioso sobre o funcionamento interno, e eu encorajá-lo a alimentar a sua curiosidade. Os algoritmos são verdadeiramente fascinantes, e certamente melhorará sua eficácia quanto mais você entender os algoritmos que você pretende empregar.

O foco deste curso é realmente aplicar um algoritmo de aprendizagem de máquina a um problema. Se isso soa como algo que você gostaria de fazer, vá para o próximo tutorial.

Existe 2 quiz / pergunta (s) para este tutorial. Cadastre-se em + = 1 para acessar esses vídeos, downloads de vídeos e sem anúncios.

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