Auto-tuner Posts
Mastering Complexity
Khám phá hệ sinh thái Trí tuệ Thống nhất của EXA giúp chuyển đổi môi trường kinh doanh phức tạp thành kết luận rõ ràng và xác định lại chiến lược.
BA024. Sự tiến hóa của EXAWin Bayesian Engine: Ngày dữ liệu tự điều chỉnh tham số
EXA Bayesian Engine đã tính toán xác suất thắng đơn hàng, nhưng độ chính xác phụ thuộc vào tham số ban đầu do con người thiết lập. Khi 100 giao dịch lịch sử được tích lũy, engine đã sẵn sàng tự tiến hóa. Grid Search, MCMC Ensemble Sampling, và Cross-Validation — ba công cụ toán học phối hợp tìm kiếm tham số tối ưu. Được kể dưới dạng câu chuyện.
BA025. Tìm kiếm ranh giới tối ưu — Toán học đằng sau Grid Search và Youden's J
Trong 3,240 tổ hợp tham số, làm sao tìm được 'tối ưu'? Grid Search thực hiện quét toàn diện, và Youden's J Index tìm điểm cân bằng giữa Sensitivity và Specificity. Nguyên lý toán học để dữ liệu tự điều chỉnh trọng số giai đoạn (T) và độ nhạy tín hiệu (k) — trụ cột đầu tiên của Auto-Tuner — được giải thích cùng bối cảnh kinh doanh.
BA026. Sự đồng thuận của các hạt — Toán học MCMC Ensemble và Cross-Validation
Nếu Grid Search tìm ra 'ngọn đồi cao nhất,' thì MCMC Ensemble Sampler là quá trình 256 nhà thám hiểm đạt đồng thuận rằng 'chiều cao đó chính xác.' Nguyên lý toán học đằng sau Emcee affine-invariant walker, R̂ convergence diagnostics, HDI 95% credible interval, 5-Fold cross-validation và Signal Lift analysis — được giải thích cùng bối cảnh kinh doanh.