Pojačavanje je algoritam koji pomaže u smanjenju varijance i pristranosti u ansamblu strojnog učenja. Algoritmi algoritama (Algos) Algoritmi (Algos) su skup uputa koje se uvode za izvršavanje zadatka. Algoritmi su uvedeni za automatizaciju trgovanja kako bi se generirala dobit na frekvenciji nemogućoj za trgovca ljudima pomaže u pretvorbi slabih učenika u jake učenike kombiniranjem N broja učenika.
Izvor: Sirakorn [CC BY-SA]
Pojačanje također može poboljšati predviđanje modela za algoritme učenja. Slabe učenike njihovi se prethodnici sekvencijalno ispravljaju i pritom se pretvaraju u jake učenike.
Oblici pojačavanja
Pojačavanje može imati nekoliko oblika, uključujući:
1. Adaptivno pojačavanje (Adaboost)
Adaboost ima za cilj kombinirati nekoliko slabih učenika da bi stvorili jednog jakog učenika. Adaboost se koncentrira na slabe učenike, koji su često stabla odlučivanja sa samo jednim dijeljenjem i obično se nazivaju panjevima odluke. Prvi put u odluci u Adaboostu sadrži zapažanja koja su podjednako ponderirana.
Prethodne se pogreške ispravljaju i svim opažanjima koja su pogrešno klasificirana dodijeljena je veća težina od ostalih opažanja koja nisu imala pogreške u klasifikaciji. Algoritmi iz Adaboost-a popularno se koriste u postupcima regresije i klasifikacije. Pogreška uočena u prethodnim modelima prilagođava se ponderiranjem sve dok se ne napravi točan prediktor.
2. Pojačavanje gradijenta
Pojačavanje gradijenta, kao i bilo koji drugi postupak strojnog učenja u ansamblu, sekvencijalno dodaje prediktore u ansambl i slijedi slijed u ispravljanju prethodnih prediktora da bi na kraju postupka došao do točnog prediktora. Adaboost ispravlja svoje prethodne pogreške podešavanjem pondera za svako netočno promatranje u svakoj iteraciji, ali pojačavanje gradijenta ima za cilj uklapanje novog prediktora u preostale pogreške počinjene od prethodnog prediktora.
Pojačavanje gradijenta koristi gradijentno spuštanje kako bi preciziralo izazove u prethodno predviđenim učenicima. Istaknuta je prethodna pogreška i kombiniranjem jednog slabog učenika sa sljedećim, greška se s vremenom značajno smanjuje.
3. XGBoost (ekstremno pojačavanje gradijenta)
XGBoostimg implementira stabla odluka s pojačanim gradijentom, poboljšanim performansama i brzinom. Implementacija strojeva s pojačanim gradijentom relativno je spora zbog treninga modela koji mora slijediti slijed. Stoga im nedostaje skalabilnost Skalabilnost Skalabilnost može pasti i u kontekstu financijske i poslovne strategije. U oba slučaja to znači sposobnost entiteta da izdrži pritisak zbog njihove sporosti.
XGBoost se oslanja na performanse modela i računsku brzinu. Pruža razne pogodnosti, poput paralelizacije, distribuiranog računanja, optimizacije predmemorije i izvan jezgre računanja.
XGBoost pruža paralelizaciju u izgradnji stabla korištenjem CPU jezgri tijekom treninga. Također distribuira računarstvo kada trenira velike modele koristeći strojne klastere. Van-jezgreno računanje koristi se za veće skupove podataka koji se ne mogu uklopiti u konvencionalnu veličinu memorije. Optimizacija predmemorije također se koristi za algoritme i strukture podataka kako bi se optimizirala upotreba dostupnog hardvera.
Prednosti i nedostaci povećanja
Kao model ansambla, pojačanje dolazi s algoritmom koji se lako čita i tumači, što olakšava rukovanje njegovim interpretacijama predviđanja. Sposobnost predviđanja učinkovita je upotrebom svojih klonskih metoda, kao što je vrećanje u vrećama (agregacija Bootstrap). Strojno učenje ansambla može se uglavnom kategorizirati u dodavanje u vreće i pojačavanje. Tehnika vrećanja korisna je i za regresiju i za statističku ili slučajnu šumu i za stabla odlučivanja. Pojačavanje je elastična metoda koja lako zaustavlja prekomjerno uklapanje.
Jedan od nedostataka pojačavanja je što je osjetljiv na izvanredne vrijednosti jer je svaki klasifikator obvezan ispraviti pogreške u prethodnicima. Dakle, metoda je previše ovisna o izvanrednim rezultatima. Još jedan nedostatak je što je metodu gotovo nemoguće povećati. To je zato što svaki procjenitelj svoju točnost temelji na prethodnim prediktorima, što otežava postupak za pojednostavljivanje.
Što su opcija stabla?
Stabla opcija su zamjena za stabla odlučivanja. Oni predstavljaju klasifikatore ansambala dok izvode jednu strukturu. Razlika između stabala opcija i stabala odluka je u tome što prvo uključuje i čvorove opcija i čvorove odluka, dok drugo uključuje samo čvorove odluka.
Klasifikacija instance zahtijeva filtriranje kroz stablo. Čvor odluke potreban je za odabir jedne od grana, dok je čvor opcije potreban da bi uzeo cijelu grupu grana. To znači da se s opcijskim čvorom završava s više listova koji bi trebali biti kombinirani u jednu klasifikaciju da bi na kraju imali predviđanje. Stoga je glasanje potrebno u procesu, gdje većina glasova znači da je čvor odabran kao predviđanje za taj postupak.
Gornji postupak jasno pokazuje da čvorovi opcija ne bi trebali imati dvije mogućnosti jer će na kraju izgubiti glas ako ne mogu pronaći određenog pobjednika. Druga mogućnost je uzimanje prosjeka procjena vjerojatnosti s različitih putova slijedeći pristupe kao što je Bayesov pristup ili ne-ponderirana metoda prosjeka.
Stabla opcija također se mogu razviti iz modificiranja postojećih učenika stabla odluka ili stvaranja čvora opcija u kojem je nekoliko razdvajanja povezano. Svako stablo odluke unutar dopuštene razine tolerancije može se pretvoriti u stabla opcija.
Više resursa
Finance je službeni pružatelj usluga certificiranog bankarskog i kreditnog analitičara (CBCA) ™ CBCA ™ certificiranje Akreditacija certificiranog bankarskog i kreditnog analitičara (CBCA) ™ globalni je standard za kreditne analitičare koji pokriva financije, računovodstvo, kreditnu analizu, analizu novčanog toka, modeliranje saveza, otplata zajma i još mnogo toga. program certificiranja, osmišljen kako bi pretvorio bilo koga u financijskog analitičara svjetske klase.
Da biste nastavili učiti i razvijati svoje znanje o financijskoj analizi, toplo preporučujemo dodatne financijske resurse u nastavku:
- Fintech (financijska tehnologija) Fintech (financijska tehnologija) Pojam fintech odnosi se na sinergiju između financija i tehnologije koja se koristi za unapređenje poslovanja i pružanje financijskih usluga
- Kvantitativne financije Kvantitativne financije Kvantitativne financije su uporaba matematičkih modela i izuzetno velikih skupova podataka za analizu financijskih tržišta i vrijednosnih papira. Uobičajeni primjeri uključuju (1) određivanje cijena izvedenih vrijednosnih papira, kao što su opcije, i (2) upravljanje rizikom, posebno jer se odnosi na upravljanje portfeljem
- Spoofing Spoofing Spoofing je ometajuća algoritamska praksa trgovanja koja uključuje davanje ponuda za kupnju ili ponudu za prodaju terminskih ugovora i poništavanje ponuda ili ponuda prije izvršenja posla. Praksa namjerava stvoriti lažnu sliku potražnje ili lažnog pesimizma na tržištu.
- Vodič za plaće softverskog inženjera U ovom vodiču za plaće softverskog inženjera pokrivamo nekoliko poslova softverskog inženjera i njihove odgovarajuće srednje plaće za 2018. Softverski inženjer je profesionalac koji primjenjuje principe softverskog inženjerstva u procesima dizajniranja, razvoja, održavanja, testiranje i evaluacija softvera koji se koristi u računalu