FGT的技术原理是什么?这种技术对市场分析有何帮助?
首先,它提供了更为精准的市场趋势预测。通过对大量历史数据的深度学习和分析,能够捕捉到市场细微的变化和潜在的趋势,为投资者和分析师提供更准确的决策依据。其次,FGT技术有助于风险评估和管理。能够对不同投资组合和资产的风险进行量化分析,帮助投资者识别潜在的风险点,并制定相应的风险应对策略。再者,FGT技术能...
《微观量化百问》第十四期丨模型和模型训练中的过拟合
一、训练过拟合是机器学习语境下偏狭义色彩的过拟合,指“机器学习模型在训练集上表现良好,但在测试集或新数据上表现较差”。产生原因是模型超参数选择不当或模型过度训练,解决方案通常是采用合理的交叉验证方法选择模型超参数。二、回测过拟合是量化研究语境下偏广义色彩的过拟合,指“量化模型在回测阶段表现好,在实盘...
挖掘数据背后的“芯”药,成果投稿《自然-通讯》,中南大学“对对对...
“计算生物学可以通过计算机进行初步筛选,剔除无意义的样本,然后再用生物手段进行验证,这样可以显著缩短研发时间并降低成本。”““这次比赛对我来说是一个验证自己研究方向的好机会。”对对对团队队长,中南大学计算机学院在读博士生赵其昌表示,“我希望通过这个平台来测试我的模型的有效性,并检验我的思路是否适合实际...
一篇文章系统看懂大模型
ChatGPT这类产品的出现,主要还是得益于Transformer架构的设计,让模型具备理解上下文、记忆能力、预测生词等能力;同时,Transformer的出现,也让大模型不需要像以前一样需要依赖大量的有标注数据做训练,而是能够基于无标注数据做训练,这个突破的意义在于,以前做一个模型需要投入大量的人力去对数据做清理、标注分类,但是现在...
GraphExpert Pro 曲线拟合和数据分析软件
支持数据分析,如回归、创建直方图数据、方差分析、t检验、计算积分/差异、移动平均值、重复操作和计算FastFourierTransforms。主要功能如下:支持多平台:支持Windows,MacOS和Linux,保存的文件可在平台之间转换。出版物质量图:可以创建和保存任意数量的图形。绘图的渲染具有发布质量,完全的抗锯齿支持,并且能够广泛自定义...
...4 越来越聪明是因为 post-traning,大模型短期没有数据瓶颈
DwarkeshPatel:也就是说新功能解锁的关键点在于模型将能够长时间连续执行任务,比如说写很多个文件代码,这个过程中会发生哪些变化?JohnSchulman:首先需要结合各种训练方法,让模型去做比现在更难的任务(www.e993.com)2024年10月23日。现在大多数训练数据都是让模型一次只执行一个步骤,未来我们会更多地训练模型去做多步骤连续任务。这对于包括RL在...
大语言模型Scaling Law:随着模型大小、数据和资源的增加而扩展
语言模型的规模化法则为这些强大的人工智能系统的发展和优化提供了关键洞察。正如我们所探讨的,模型大小、训练数据和计算资源之间的关系遵循可预测的幂律模式。这些法则对人工智能研究者和工程师具有重大意义:平衡规模化:Chinchilla的发现强调了同时对模型大小和训练数据进行等比例规模化以达到最佳性能的重要性。这挑战了...
路安远|总体国家安全观视野下智慧司法的数据保护
智慧司法的运用可以有效减轻人民群众参与司法活动的负担,同时也可以有效减轻法官审判案件的负担,对提高司法效率、增强司法回应纠纷的能力起到正向的促进作用。因此坚持智慧司法的发展是依法解决社会纠纷、防范社会风险的必然要求,是未来司法的前进方向。四、保护智慧司法数据安全的路径及对策...
【睿见】胡泳等 | 大语言模型“数据为王”:训练数据的价值、迷思...
当时被作为训练数据的都是有标记的数据,起到关键作用的是一个名为ImageNet的大型视觉数据集,该项目手动标记注释了上千万的图像,图像的类别也具有较高的细粒度。基于ImageNet数据集,包括ResNet-50在内的一些预训练模型广泛应用于计算机图像领域的诸多下游任务中。由于自然语言处理中的下游任务更加复杂和多样,需要标记的...
...LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附数据代码
你希望对股票价格进行正确的建模,所以作为一个股票买家,你可以合理地决定何时买入股票,何时卖出股票以获得利润。这就是时间序列模型的作用。你需要好的机器学习模型,它可以观察一连串数据的历史,并正确预测该序列的未来数据。提示:股票市场的价格是高度不可预测和波动的。这意味着数据中没有一致的模式,使你能够近乎完...