→ DaOppaiLoli: 機器學習工程師表示: 11/27 13:43
→ ddavid: 原 po 會問這樣的問題就很顯然自己 survey 都沒做好 11/30 20:18
→ ddavid: 資本沒有大到一個程度,幾乎不會選擇自 train 模型,連微 11/30 20:20
→ ddavid: 調都是很下位的選項 11/30 20:20
→ yuwenche: 我的應用是期貨當沖交易。最常用的框架是Ray(分散式運 12/01 14:51
→ yuwenche: 算和 AI 基礎架構框架)底下的RLlib- 建立在 Ray 之上 12/01 14:52
→ yuwenche: 的「強化學習框架」,這個框架寫得很複雜,我花了近兩年 12/01 14:53
→ yuwenche: 才算得以入室。 12/01 14:54
推 chang1248w: deepwiki : 12/04 23:36
推 iHaveAPen: 很懂資料特性的話,XGBoost算是可以堪用 12/30 23:54
→ NTUEE2CS: 先去Numer.ai 試試實力 02/11 00:38
→ penolove5566: Huggingface zeroshot 04/01 11:21
推 sma1033: 我也用過Ray,但是覺得清理資料還是挺費工的 04/10 19:46
→ sma1033: 最後對我說有效的方式還是找一個已經可行的方法用ML加速 04/10 19:47
→ sma1033: 所以你不會因為用ML就從小白變成大神 04/10 19:47
→ sma1033: 但你有可能因為用ML把一個你原本熟悉的流程變成5X效率 04/10 19:48
→ sma1033: 不過有些事情你只要能用5倍效率執行,外人看你就是大神 04/10 19:49