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乱数ジェネレーターからの出力をニューラルネットワークに供給し、ハッシュ（またはジェネレーター）関数を学習することを期待して、次に生成される疑似乱数を予測できるようにすることは可能ですか？ このようなものはすでに存在していますか？これまたはこれに関連する何か（疑似乱数の予測に関連する）の​​調査が既に行われている場合、誰かが私に適切なリソースを示すことができますか？ 現在、私はこのライブラリとその関連リンクを見ています。 https://github.com/Vict0rSch/deep_learning/tree/master/keras/recurrent

17 deep-learning  unsupervised-learning  prediction  lstm 

CPUのキャッシュパフォーマンスの詳細を含むデータセット（CSVファイルに保存されている）のパターンを識別するための機械学習アルゴリズムが必要です。具体的には、データセットのような列が含まれReadhits、ReadmissまたはWritehits。 アルゴリズムが識別するパターンは、次の点で役立ちます。 次回、ユーザーがワークロードのパフォーマンスを向上できるようにします。 機能に基づいて問題を特定するのに役立つ、または ユーザーがパターンに基づいて発生する可能性のある将来のデータ値または将来のイベントを予測するのに役立ちます。 どのMLアルゴリズムを使用できますか？

9 machine-learning  algorithm  unsupervised-learning  pattern-recognition