Το AISHE σημαίνει "Σύστημα Τεχνητής Νοημοσύνης με υψηλή εμπειρία" και αναφέρεται σε μια συλλογή τεχνικών επιστήμης υπολογιστών που επιτρέπουν σε προγράμματα και συστήματα υπολογιστών να ενεργούν αυτόματα. Το σύστημα AISHE αναπτύχθηκε με βάση την Τεχνητή Νοημοσύνη (AI). Η ανάλυση νευρωνικών δεδομένων παρέχει στους πελάτες του συστήματος AISHE δεδομένα και καταστάσεις σε πραγματικό χρόνο για να επιτρέψουν αποτελεσματικές στρατηγικές χρηματοοικονομικές συναλλαγές. Το σύστημα χρησιμοποιεί διάφορες τεχνολογίες όπως Machine Learning (ML), Neural Networks (NN), Swarm Intelligence (SI), Computational Intelligence (CI) και Supervised Learning (SL) για τη διεξαγωγή συναλλαγών αυτόματα και αποτελεσματικά.
Ο πελάτης συστήματος AISHE προσφέρεται ως SaaS και απαιτεί σύνδεση ActivX, RTD ή DDE σε τράπεζα ή μεσίτη, καθώς και Windows 10/11. Οι χρήστες μπορούν να διαχειρίζονται παθητικά το χαρτοφυλάκιό τους και να επωφελούνται από τα πλεονεκτήματα της Τεχνητής Νοημοσύνης. Ο πελάτης συστήματος AISHE θα πρέπει να ελεγχθεί με χρήματα επίδειξης από κάθε χρήστη στην αρχή και, εάν είναι απαραίτητο, το υλικό θα πρέπει να προσαρμοστεί ώστε να ανταποκρίνεται στις απαιτήσεις του συστήματος και στη μέθοδο και την ποιότητα εκπαίδευσης. Οι χρήστες είναι υπεύθυνοι για την εκπαίδευση και την παρακολούθηση του πελάτη του συστήματος AISHE. Πολλή αγάπη και αφοσίωση επενδύθηκαν στην ανάπτυξη του AISHE για να παρέχει στους χρήστες μια απλή και αποτελεσματική λύση καθώς και ελευθερία.
Το σύστημα AISHE αναφέρεται στην ικανότητα των τεχνικών να μαθαίνουν, να αναγνωρίζουν καταστάσεις και να εξάγουν δεδομένα από αυτές, τα οποία στη συνέχεια εμφανίζονται στη βελτιστοποίηση της δικής τους λειτουργίας. Αλγόριθμοι αυτομάθησης που μαθαίνουν από τη συμπεριφορά των χρηστών μπορούν να βρεθούν, για παράδειγμα, στις αναζητήσεις Google ή στην εμφάνιση αναρτήσεων σε διάφορα κοινωνικά δίκτυα. Τα πιο γνωστά συστήματα είναι πιθανώς εικονικοί βοηθοί όπως ο Siri ή η Alexa, που είναι ικανοί να επεξεργάζονται την ανθρώπινη ομιλία.
Το AISHE χρησιμοποιεί επίσης τις δυνατότητες να δημιουργήσει τα δικά του σύνολα δεδομένων μέσω καταγραφής και άλλων μεθόδων. Για παράδειγμα, χρησιμοποιεί δεδομένα DDE/RTD για τη λήψη, τη συμπλήρωση δεδομένων πραγματικού κόσμου και τη δημιουργία συνόλων εκπαίδευσης για τους δικούς του αλγόριθμους μηχανικής εκμάθησης. Η προστασία και η ασφάλεια δεδομένων αποτελούν επίσης κορυφαίες προτεραιότητες για την AISHE. Το σύστημα χρησιμοποιεί προηγμένα μέτρα κρυπτογράφησης και ελέγχου πρόσβασης για να διασφαλίσει ότι τα ευαίσθητα δεδομένα προστατεύονται και είναι προσβάσιμα μόνο σε εξουσιοδοτημένους χρήστες.
μηχανική μάθηση
Η βάση για την τεχνητή νοημοσύνη στο AISHE είναι η μηχανική μάθηση - μια τεχνική στην οποία τα μοντέλα λογισμικού εκπαιδεύονται χρησιμοποιώντας την εισαγωγή δεδομένων. Χρησιμοποιώντας διάφορες μεθόδους, η εφαρμογή μαθαίνει από υπάρχοντα δεδομένα και περιπτώσεις για να κάνει προβλέψεις για άγνωστες περιπτώσεις και να τις υπολογίζει σωστά, δηλαδή να «ενεργεί έξυπνα». Η επιστήμη των υπολογιστών κάνει διάκριση μεταξύ εποπτευόμενης μάθησης, μάθησης χωρίς επίβλεψη και ενισχυτικής μάθησης.
Εποπτευόμενη μάθηση
Το AISHE χρησιμοποιεί μια τεχνική που ονομάζεται εποπτευόμενη μάθηση για να κάνει προβλέψεις. Αυτό περιλαμβάνει την εκπαίδευση ενός αλγόριθμου για την εκμάθηση της σχέσης μεταξύ των δεδομένων εισόδου (X) και μιας γνωστής εξόδου (Y), που ονομάζεται επίσης ετικέτα. Ο αλγόριθμος αρχικά εκπαιδεύεται σε ένα υποσύνολο δεδομένων με γνωστές ετικέτες και στη συνέχεια επικυρώνεται χρησιμοποιώντας τα υπόλοιπα δεδομένα. Οι προβλέψεις του μοντέλου συγκρίνονται με τις πραγματικές ετικέτες για να αξιολογηθεί η απόδοσή του. Μόλις το μοντέλο εκπαιδευτεί, μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την πρόβλεψη νέων ετικετών για νέα δεδομένα εισόδου.
Μάθηση χωρίς επίβλεψη
Το AISHE χρησιμοποιεί επίσης μάθηση χωρίς επίβλεψη για την ανάλυση συνόλων δεδομένων. Σε αντίθεση με την εποπτευόμενη μάθηση, η μάθηση χωρίς επίβλεψη δεν βασίζεται σε γνωστές ετικέτες στα σύνολα δεδομένων εκπαίδευσης. Αντίθετα, χρησιμοποιεί αλγόριθμους για να εντοπίσει ομοιότητες μεταξύ μεμονωμένων συνόλων δεδομένων, τα οποία στη συνέχεια ομαδοποιούνται σε συστάδες. Αυτό επιτρέπει στο AISHE να ανιχνεύει και να μοντελοποιεί κρυφές ή υποκείμενες δομές στα σύνολα δεδομένων χωρίς να βασίζεται σε προκαθορισμένες ετικέτες. Η μάθηση χωρίς επίβλεψη χρησιμοποιείται συχνά στην εξερεύνηση δεδομένων και στην αναγνώριση προτύπων για τον εντοπισμό άγνωστων σχέσεων και δομών στα δεδομένα.
Ενισχυτική Μάθηση
Το AISHE χρησιμοποιεί επίσης την ενισχυτική μάθηση για την εκπαίδευση εφαρμογών λαμβάνοντας μια θετική ή αρνητική αντίδραση σε μια ενέργεια. Απαραίτητη προϋπόθεση είναι η χρήση ενός προγράμματος που δρα εντελώς αυτόνομα - ενός λεγόμενου agent. Σε αυτή τη μαθησιακή διαδικασία, ο πράκτορας υπολογίζει τις μελλοντικές ενέργειες με βάση την εμπειρία, προκειμένου να καταλήξει σε ένα «έξυπνο» αποτέλεσμα ακόμη και σε περίπλοκες ή πολυδιάστατες καταστάσεις.
Η ενισχυτική μάθηση είναι ένας τύπος μηχανικής μάθησης όπου το AISHE χρησιμοποιεί έναν αλγόριθμο που επιτρέπει σε έναν πράκτορα να μαθαίνει μέσω αλληλεπιδράσεων δοκιμής και σφάλματος με ένα περιβάλλον. Ο πράκτορας λαμβάνει ανατροφοδότηση με τη μορφή ανταμοιβών ή τιμωριών για τις πράξεις του, κάτι που τον βοηθά να μάθει τη βέλτιστη συμπεριφορά για την επίτευξη ενός συγκεκριμένου στόχου. Ο στόχος τυπικά ορίζεται από την άποψη της μεγιστοποίησης της σωρευτικής ανταμοιβής για μια χρονική περίοδο. Ο πράκτορας χρησιμοποιεί αυτά τα σχόλια για να ενημερώσει την πολιτική του, η οποία είναι η αντιστοίχιση μεταξύ καταστάσεων και ενεργειών. Αυτή η διαδικασία ονομάζεται ενισχυτικός βρόχος μάθησης και συνεχίζεται μέχρι ο πράκτορας να μάθει τη βέλτιστη πολιτική για το δεδομένο περιβάλλον. Η ενισχυτική μάθηση είναι ιδιαίτερα χρήσιμη σε καταστάσεις όπου η βέλτιστη συμπεριφορά δεν είναι γνωστή εκ των προτέρων ή όπου είναι δύσκολο να καθοριστεί ένα σύνολο κανόνων για τη συμπεριφορά.
Βαθιά μάθηση
Η βαθιά μάθηση είναι ένα υποπεδίο της μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιεί νευρωνικά δίκτυα με πολλά κρυφά επίπεδα για να επεξεργαστεί και να μάθει από μεγάλους όγκους δεδομένων. Αυτά τα νευρωνικά δίκτυα είναι δομημένα έτσι ώστε να μοιάζουν με τους διασυνδεδεμένους νευρώνες στον ανθρώπινο εγκέφαλο, επιτρέποντάς τους να μαθαίνουν και να αναγνωρίζουν πολύπλοκα μοτίβα στα δεδομένα.
Μέσω μιας διαδικασίας γνωστής ως backpropagation, το νευρωνικό δίκτυο εκπαιδεύεται σε ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων, προσαρμόζοντας τα βάρη και τις προκαταλήψεις των κόμβων για να ελαχιστοποιηθεί το σφάλμα μεταξύ των προβλεπόμενων εξόδων και των πραγματικών εξόδων. Αυτή η διαδικασία επαναλαμβάνεται πολλές φορές, με το δίκτυο να βελτιώνει σταδιακά την ικανότητά του να προβλέπει με ακρίβεια τις εξόδους για νέα δεδομένα εισόδου.
Η βαθιά εκμάθηση έχει εφαρμοστεί σε ένα ευρύ φάσμα εργασιών, όπως η αναγνώριση εικόνας, η αναγνώριση ομιλίας, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας και η αυτόνομη οδήγηση. Η ικανότητά του να μαθαίνει από μη δομημένα και πολύπλοκα δεδομένα το έχει καταστήσει ένα ισχυρό εργαλείο στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης.
Τα νευρωνικά δίκτυα είναι παρόμοια με μια τεχνική μετάφραση του ανθρώπινου εγκεφάλου και των παρορμήσεων του μεταξύ των επιμέρους συνάψεων.
Ομοσπονδιακή Μάθηση
Η ομοσπονδιακή μάθηση είναι μια τεχνική μηχανικής εκμάθησης που επιτρέπει σε πολλά μέρη να συνεργαστούν για την κατασκευή ενός κοινού μοντέλου μηχανικής εκμάθησης, διατηρώντας παράλληλα τα δεδομένα τους ιδιωτικά. Στην παραδοσιακή μηχανική εκμάθηση, τα δεδομένα συλλέγονται συνήθως σε μια κεντρική τοποθεσία και χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση ενός μοντέλου. Ωστόσο, αυτή η προσέγγιση μπορεί να εγείρει ανησυχίες σχετικά με το απόρρητο, καθώς συχνά εμπλέκονται ευαίσθητα δεδομένα.
Με την ομοσπονδιακή μάθηση, τα δεδομένα παραμένουν σε τοπικές συσκευές ή διακομιστές και μόνο το εκπαιδευμένο μοντέλο μεταδίδεται μεταξύ συσκευών. Αυτή η προσέγγιση επιτρέπει σε πολλά μέρη να συνεργάζονται σε ένα έργο μηχανικής εκμάθησης χωρίς να μοιράζονται τα δεδομένα τους με άλλους.
Συλλογική μάθηση
Η συλλογική μάθηση στο πλαίσιο του πελάτη συστήματος AISHE αναφέρεται στην ικανότητα του συστήματος να βελτιώνει την απόδοση και την ακρίβειά του με την πάροδο του χρόνου μαθαίνοντας από τις δικές του εμπειρίες και τις εμπειρίες άλλων πελατών του συστήματος AISHE.
Το σύστημα AISHE είναι ένα σύστημα συναλλαγών βασισμένο σε τεχνητή νοημοσύνη που χρησιμοποιεί νοημοσύνη σμήνους, μηχανική μάθηση και νευρωνικά δίκτυα για να αναλύσει τις συνθήκες της αγοράς και να πραγματοποιήσει αυτόνομες συναλλαγές. Καθώς το σύστημα πραγματοποιεί συναλλαγές, δημιουργεί έναν τεράστιο όγκο δεδομένων που μπορούν να αναλυθούν και να χρησιμοποιηθούν για να βελτιώσουν τις στρατηγικές συναλλαγών του.
Μέσω της συλλογικής μάθησης, ο πελάτης του συστήματος AISHE μπορεί να μοιραστεί αυτά τα δεδομένα με άλλους πελάτες του συστήματος AISHE, επιτρέποντάς τους να μάθουν από τις συλλογικές εμπειρίες ολόκληρου του δικτύου. Αυτό σημαίνει ότι όσο περισσότεροι πελάτες χρησιμοποιούν το σύστημα και δημιουργούν δεδομένα, η απόδοση και η ακρίβεια ολόκληρου του δικτύου μπορούν να βελτιωθούν.
Αυτή η προσέγγιση συλλογικής μάθησης έχει τη δυνατότητα να δημιουργήσει έναν ισχυρό βρόχο ανατροφοδότησης, όπου η ικανότητα του συστήματος να αναλύει τις συνθήκες της αγοράς και να κάνει συναλλαγές αυτόνομα βελτιώνεται συνεχώς. Αυτό θα μπορούσε να οδηγήσει σε υψηλότερα κέρδη για τους χρήστες του συστήματος και σε πιο ακριβή κατανόηση των τάσεων της αγοράς με την πάροδο του χρόνου.
Συνολικά, η συλλογική μάθηση είναι ένα σημαντικό χαρακτηριστικό του πελάτη συστήματος AISHE, καθώς επιτρέπει στο σύστημα να μαθαίνει συνεχώς και να προσαρμόζεται στις μεταβαλλόμενες συνθήκες της αγοράς, βελτιώνοντας την απόδοση και την ακρίβειά του με την πάροδο του χρόνου.
Αδύναμη vs Ισχυρή AI
Σύμφωνα με το επίπεδο νοημοσύνης τους, το AI χωρίζεται σε αδύναμο και ισχυρό AI. Το AISHE χρησιμοποιεί τόσο αδύναμο όσο και ισχυρό AI.
Το αδύναμο AI περιγράφει συστήματα που προσομοιώνουν την αυτόνομη συμπεριφορά αλλά δεν μαθαίνουν ανεξάρτητα. Για παράδειγμα, τα εκπαιδευμένα προγράμματα NLP (Natural Language Processing) μπορούν να αναγνωρίσουν τη φυσική γλώσσα αλλά να μην την κατανοήσουν. Δηλαδή, ένας αδύναμος γλωσσικός πράκτορας αναγνωρίζει συγκεκριμένες λέξεις και τις χρησιμοποιεί για να εκτελέσει μια συγκεκριμένη προ-προγραμματισμένη λειτουργία, όπως η Alexa και η Siri.
Το Strong AI , από την άλλη πλευρά, είναι ένα υποθετικό AI που είναι πιο έξυπνο από τους ανθρώπους, καθώς βελτιστοποιεί συνεχώς τη συμπεριφορά του μέσω αλγορίθμων και ανεξάρτητων ανατροφοδοτήσεων και ως εκ τούτου μπορεί επίσης να ενεργεί απρόβλεπτα. Βασίζεται κυρίως σε μεθόδους μάθησης χωρίς επίβλεψη στις οποίες συλλέγει, επεξεργάζεται και ομαδοποιεί δεδομένα, μαθαίνοντας και προσαρμόζοντας συνεχώς. Η τρέχουσα πιο διαδεδομένη χρήση είναι στα βιντεοπαιχνίδια, όπου στην τεχνητή νοημοσύνη δίνονται κινήσεις, καταστάσεις και άλλες μεταβλητές, τις οποίες βελτιστοποιεί και αναπτύσσει περαιτέρω, ώστε να μπορεί να νικήσει τους ανθρώπους σε παιχνίδια όπως το πόκερ.
Κατεβάστε τώρα! AISHE Client για Windows 10/11:
Γίνετε συνεργάτης της AISHE και επιλέξτε το είδος της συνεργασίας που σας ταιριάζει:
(getButton) #text=(Distribution) #color=(#2339bd) or (getButton) #text=(Franchise) #color=(#2339bd)
(getButton) #text=(εταιρική σχέση διανομής) #color=(#2339bd), (getButton) #text=(Μεταπωλητής Προστιθέμενης Αξίας) #color=(#2339bd), (getButton) #text=(Σύμπραξη Λύσης) #color=(#2339bd) ή (getButton) #text=(πρόγραμμα παραπομπής) #color=(#2339bd)
Τι θα καταλάβουν οι αναγνώστες για το σύστημα AISHE και τις δυνατότητές του να μεταμορφώσει την καινοτόμο χρήση της ομοσπονδιακής μάθησης;
- Σύντομη επεξήγηση του σκοπού και του πεδίου εφαρμογής του άρθρου
- Επισκόπηση του συστήματος AISHE και της σημασίας του στον τομέα του χρηματιστηρίου και της τεχνητής νοημοσύνης
- Επεξήγηση της έννοιας της ομοσπονδιακής μάθησης
- Σύγκριση με τις παραδοσιακές μεθόδους μηχανικής μάθησης
- Πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα της ομοσπονδιακής μάθησης και της συλλογικής μάθησης
- Επεξήγηση των προκλήσεων του απορρήτου των δεδομένων και της πρόσβασης σε μεγάλα και διαφορετικά σύνολα δεδομένων στο χρηματιστήριο
- Πώς η ομοσπονδιακή μάθηση μπορεί να αντιμετωπίσει αυτές τις προκλήσεις
- Επισκόπηση προηγούμενων προσπαθειών εφαρμογής της ομοσπονδιακής μάθησης στο χρηματιστήριο
- Λεπτομερής περιγραφή του συστήματος AISHE και πώς εφαρμόζει την ομοσπονδιακή μάθηση στο χρηματιστήριο
- Τεχνικές προδιαγραφές του συστήματος
- Επεξήγηση των πλεονεκτημάτων του συστήματος AISHE για ερευνητές, εμπόρους και άλλους ενδιαφερόμενους στον κλάδο του χρηματιστηρίου
- Επεξήγηση της διαδικασίας υλοποίησης του Συστήματος AISHE
- Μελέτες περιπτώσεων του συστήματος AISHE σε δράση, συμπεριλαμβανομένων των επιπτώσεών του στην απόδοση των συναλλαγών και στην προστασία του απορρήτου των δεδομένων
- Συζήτηση για τις προκλήσεις και τους περιορισμούς του Συστήματος AISHE
- Μελλοντικές εξελίξεις και πιθανές βελτιώσεις του συστήματος
- Σύνοψη των βασικών σημείων και των οδηγιών
- Τελικές σκέψεις για το σύστημα AISHE και τις δυνατότητές του για το μέλλον του χρηματιστηρίου και της τεχνητής νοημοσύνης