Python - Addestramento rete neurale

[Metodosystem]

Bellissimo nel week ci provo e vi dico

 

[Asuniverso]

Il contrasto tra la potenza di calcolo delle Reti Neurali e l'imprevedibilità dei giochi d'azzardo è uno dei temi più affascinanti della scienza dei dati. Sebbene una rete neurale possa guidare un'auto o diagnosticare malattie, il gioco d'azzardo rimane una frontiera invalicabile per qualsiasi programmatore di livello supremo.

Se addestriamo una rete neurale profonda (Deep Neural Network) sui numeri storici, il modello cadrà nell'Overfitting. L'IA "imparerà a memoria" le estrazioni passate credendo di aver trovato uno schema, ma fallirà miseramente davanti a nuovi dati perché ha semplicemente modellato il rumore casuale e non una legge fisica o matematica reale.

Per prevedere , l'IA non dovrebbe studiare i numeri, ma la fisica: la velocità dell'aria nell'urna, il peso microscopico delle palline e la forza della rotazione. Senza sensori in tempo reale che monitorano queste variabili fisiche, la rete neurale sta lavorando nel vuoto informativo.

Saluti....

 

[mattia73]

Il contrasto tra la potenza di calcolo delle Reti Neurali e l'imprevedibilità dei giochi d'azzardo è uno dei temi più affascinanti della scienza dei dati. Sebbene una rete neurale possa guidare un'auto o diagnosticare malattie, il gioco d'azzardo rimane una frontiera invalicabile per qualsiasi programmatore di livello supremo.

Se addestriamo una rete neurale profonda (Deep Neural Network) sui numeri storici, il modello cadrà nell'Overfitting. L'IA "imparerà a memoria" le estrazioni passate credendo di aver trovato uno schema, ma fallirà miseramente davanti a nuovi dati perché ha semplicemente modellato il rumore casuale e non una legge fisica o matematica reale.

Per prevedere , l'IA non dovrebbe studiare i numeri, ma la fisica: la velocità dell'aria nell'urna, il peso microscopico delle palline e la forza della rotazione. Senza sensori in tempo reale che monitorano queste variabili fisiche, la rete neurale sta lavorando nel vuoto informativo.

Saluti....

Il ragionamento sull'overfitting è corretto.
Una rete addestrata su estrazioni passate modella rumore non pattern: le estrazioni sono i.i.d. per costruzione, quindi nessun modello predittivo basato sulla storia può battere la selezione casuale.
Fin qui tutto giusto.
Il paragrafo finale però introduce un errore: suggerisce che la soluzione esista e consista nel misurare le variabili fisiche. Non è così.
Il sistema di estrazione è un sistema caotico nel senso tecnico: sensibilità esponenziale alle condizioni iniziali.
Anche con sensori in tempo reale ad altissima precisione un errore di misura dell'ordine del nanometro o del microsecondo si amplifica fino a rendere il risultato imprevedibile, è una proprietà strutturale del sistema.
Le urne motorizzate sono progettate esattamente per massimizzare questo mescolamento.
L'imprevedibilità non è un difetto del processo è il requisito di progetto.
La conclusione corretta quindi non è "ci mancano i sensori", ma: il lotto è imprevedibile per due ragioni indipendenti e sovrapposte. Prima, non ci sono pattern statistici nei dati storici (le estrazioni sono indipendenti). Seconda, anche il processo fisico sottostante è caotico e non integrabile in tempo reale. Rimuovere il primo problema non risolve il secondo. I due vincoli si sommano, non si escludono.
Mattia73

 

[Asuniverso]

Il ragionamento sull'overfitting è corretto.
Una rete addestrata su estrazioni passate modella rumore non pattern: le estrazioni sono i.i.d. per costruzione, quindi nessun modello predittivo basato sulla storia può battere la selezione casuale.
Fin qui tutto giusto.
Il paragrafo finale però introduce un errore: suggerisce che la soluzione esista e consista nel misurare le variabili fisiche. Non è così.
Il sistema di estrazione è un sistema caotico nel senso tecnico: sensibilità esponenziale alle condizioni iniziali.
Anche con sensori in tempo reale ad altissima precisione un errore di misura dell'ordine del nanometro o del microsecondo si amplifica fino a rendere il risultato imprevedibile, è una proprietà strutturale del sistema.
Le urne motorizzate sono progettate esattamente per massimizzare questo mescolamento.
L'imprevedibilità non è un difetto del processo è il requisito di progetto.
La conclusione corretta quindi non è "ci mancano i sensori", ma: il lotto è imprevedibile per due ragioni indipendenti e sovrapposte. Prima, non ci sono pattern statistici nei dati storici (le estrazioni sono indipendenti). Seconda, anche il processo fisico sottostante è caotico e non integrabile in tempo reale. Rimuovere il primo problema non risolve il secondo. I due vincoli si sommano, non si escludono.
Mattia73

Sono perfettamente d'accordo, quindi se il primo include il secondo ed il secondo include il primo. "Siamo al paradosso del cane che si morde la coda." è un classico paradosso comportamentale e un'efficace metafora psicologica e logica che la soluzione cercata è la causa stessa del problema, creando un circolo vizioso o un'azione futile senza fine.

Saluti..