これは、ニューラルネットワークが実際にデータ上で訓練されることは決してないだろうとは意味があり、実際のデータを「遅れる」、または取引データに対する過剰獲得の可能性を判断することになる。 。遺伝的アルゴリズムが管理するのに長い時間がかかるので、これは効率を犠牲にしています。

機械学習における遺伝的アルゴリズムの目的は何ですか？

遺伝的アルゴリズムは検索ベースです機械学習における最適化問題を解決するために使用されるアルゴリズム。このアルゴリズムは、解決するのに長い時間がかかるのが難しい問題を解決するので重要です。

遺伝的アルゴリズムの2つの主な機能は何ですか？

遺伝的アルゴリズムは一般的に最適化および検索の問題に対する高品質の解決策を生成するために一般的に使用されています突然変異、クロスオーバーおよび選択のような生物学的に触発されたオペレータに頼ることによって。

アルゴリズムの主な欠点とは何ですか？

アルゴリズムの不倍率：アルゴリズムにおける分岐とループを示すのが難しい。 3.大きなタスクはアルゴリズムに入れるのが難しいです。