Більше ніж три роки тому, коли я ще грав у sovits, модель голосу потребувала розділення (видалення навколишнього фону) для отримання чистого голосу перед тренуванням.

Потім потрібно було провести відбір даних, видаливши частини з високим рівнем шуму, і почати тренування.
Зазвичай тренування тривало близько 8000 кроків, і саме тоді відновлення голосу було найкращим.
Якщо перевищити 8000 кроків і оцінка залишалася нижчою за 25, цей набір даних і тренування ставали майже безглуздими.
Якщо ж наполягати і тренувати далі, до понад 14000 кроків, з’являвся так званий “розбіг” (збіжність), що в кінцевому підсумку призводило до того, що отриманий голос був або “сильно електронним”, або “людина-не-людина, привид-не-привид”.
Чи схоже це на етапи розробки квантового трейдингу?
Процес вилучення чистого голосу — це пошук даних для машинного навчання та прогнозних моделей,
видалення частин з високим рівнем шуму — це відбір неефективних ринкових даних (частини з різкими стрибками за 1 хвилину),
8000 кроків тренування — запобігає серйозному перенавчанню,
перевищення 14000 кроків і “розбіг” (серйозне перенавчання) — в кінцевому підсумку призводить до того, що реальні результати стають майже випадковими, як підкидання монети.
Хоча ми й не з однієї галузі, але базова логіка однакова.
Може статися так, що в майбутньому нас не переможуть представники нашої галузі, а ті, хто перейде з інших сфер — і це справді важко передбачити...