人类阿尔法

我们为什么将数据分为训练和测试? 我们是否不应该尝试利用我们必须制定的完整数据来建立更好的训练模型?

想象一下,如果这样做的话会发生什么。 人们将使用所有当前可用的数据来训练他们的系统。 此后,当测试数据到来时,他们将对其应用模型。 有些预测是正确的,有些则是错误的。 最终,通过将这些测试结果的反馈也整合到我们的培训中,模型将保持准确。 要么将其用作更多训练数据,要么将其用作具有反馈机制的RNN,这只是不同系统可能采用的特定算法。

这不是人们对生活做出的决定吗?

这不是统计中曾经发生的事情吗? 人们会利用所有经验来预测他们完全熟悉的行业的结果。 可以推广到仍然使用专家和经验丰富的人员来预测未来波动的任何行业。

最近,统计趋势正在改变。 Alpha正在作为历史财务数据的模型进行训练。 例如,在WorldQuant上,您可以建议任何新的alpha(一个简单的程序或等式,它接受诸如股票市场上的公司得分,交易量等输入,并输出第二天股票市场上的得分)。 该网站会根据历史上可用的质量数据集评估您的alpha值,并根据此值给您一个分数。 即使在行业中,算法交易者也每天都会制作新的Alpha。 如果在这些数据集上对它们的Alpha进行了评估,那么它们的鲁棒性和准确性很高,那么这些Alpha会根据当今的数据投入应用。 公司通过这些预测方法记录了高利润。

如果我们也有用于生活决策的此类数据集怎么办?

准确诚实地收集有关人们在面临危机时的行为的数据。 这将用于研究人的本性并预测给定情况下的人将做什么。 算法心理学家可以给出可预测将选择两个决策中的哪个决策的alpha。 在数据集上使用它并评估系统。 如果有人说:“一种选择,可以带来更多的经济利益”(以等式或程序的形式),并且事实证明它的准确率达到90%,那么人们就可以将其作为生活中几乎可以肯定的事实使用。

例如,另一个数据集可能会对决策产生影响。 这将用于预测必须采取的选择,以优化(参数)。 (参数)可能是幸福,还是成功,还是金钱收益? 可以商定或试验评估标准。

另一个数据集可以确定一个人的情绪。 例如,基于规则的Alpha可以说:“如果time_if_day = 8:00,则心情=悲伤”


基本上,以客观事实的形式难以预测和难以解决的任何事情都可以通过这种研究形式得到解决。 就像科学事实一样,我们可能会逐渐就这样的结果达成共识:“原子可以分裂成原子核和电子。”令人愉快的是,鉴于所涉及的主观性高,因此无法以如此精确的精度获得结果。

随后,可以发布这些新发现的事实,并在足够广泛的共识下将其纳入课程表。 这种动机源于我妈妈对一种教育类型的简单分歧:

  1. 智商 —科学等。有助于训练思想和谋求职业。 这是我们今天得到的唯一教育。
  2. 身体素质 -健康等。体育学科和人们普遍认为锻炼等对于美好生活必不可少的形式,甚至变得越来越流行。
  3. 情商 —如何对待家人和朋友。 怎样去爱。 如何做出人生决定。 如果您面对抑郁症该怎么办。 如何激励他人。 如何与人交谈。 这是我打算通过上述正式研究和Alpha培训程序来正规化的教育课程。
  4. 精神商 -超出我的理解(尚未)。 不能发表评论,但是我不会把它当作废话,因为我的妈妈相信它,而其他三个类别似乎恰如其分。

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