Topic: искусственный интеллект и оценка рисков - page 4. (Read 1375 times)

Это только на данный момент. И то, могут быть перенесены, а могут и нет. Зависит от разраба. Ну и ничего не стоит на месте и потихоньку разрабы научатся делать так чтобы всякая фигня не попадала в код. Если захотят конечно. Тут же еще вопрос в разрабе, в его заинтересованности запрограммировать тот или иной недостаток человека. Есть такое понятие "этика" и вот если разрабы будут придерживатся этой этики, то никаких недостатокв и не будут в код встраивать. И еще, мы ж можем до того допрограмироваться что ИИ начнет самосовершенствоваться и сам дописывать свой код. А может и переписывать. А там, ууу...

Любое так называемое предсказание рынка невозможно по простой причине, которая не включает в себя несовершенство искусственного интеллекта. Более того, чем лучше и совершеннее искусственный интеллект и чем точнее он делает предсказания, тем сложнее будет проверить их обоснованность. Возьмем простой пример предсказания: цена Биткоина будет 100000$ после очередного халвинга. Если это предсказание исходит от совершенного интеллекта, то многие трейдеры будут воспринимать это как руководстао к действию и станут закупать актив перед событием. Цена пойдет вверх и возможно выше 100к, но не потому что предсказание было точное, а потому что предсказание пошатнуло баланс сил на рынке. И как определить, что здесь является причиной, а что следствием если такие предсказателей много и все они отличаются по техническим характеристикам и возможно имеют бэкдоры, направленные на обогащение определенной группы людей? Совершенный искусственный интеллект невозможно создать без участия человека, а значит ему будут присущи недостатки человека его проектировавшего. В том числе, жажда надивы и преследование определенных целей для легкого получения прибыли для заинтересованных лиц.

Предсказание (forecasting) с использованием ИИ офигительно изученная тема. Ежегодно проводятся соревнования (М4) по архитектуре и ансамблю нейронных сетей которые лучше всего предсказывают что то на определенном “горизонте” (час, день, месяц, год...), после того как им “скормили” данные по определенному “окну” событий (час, день, месяц, год...).
Если коротко, то предсказывать “открытый рынок” -такой термин используется при анализе временных рядов и к нему относится биржа, лоторея, игровой автомат и так далее, занятие неблагодарное, точнее бесполезное.
А вот предсказание будущих продаж товара или услуги, потребления электричества, воды, пищи, интернета и тому подобное задачка реальная и имеющая огромное количество решений (кстати Uber, очень активно развивает и обучает нейронки для предсказаний, не только пассажиров, но и в других направлениях).
Конечно, если вы можете превратить “открытый рынок” в закрытый, то велком, делайте ставки. Обычно этого добиваются путем инсайдерской информации или технических изъянов системы (еще Джек Лондон описал историю, как ребята вычислили КОНСТАНТу в бросках крупье в казино), но для этого в общем нейронная сеть и не нужна.
Если вас реально интересует тема предсказаний на анализе временных рядов, то советую прочитать https://otexts.com/fpp3/, на них гугл в своих учебных программах по машинному обучению  ссылается. Написано нормально без лишних терминов и формул
Или можете погуглить коллаборатор, на котором гугл учит работать с предсказание цены битка по данным с Coindesk за 8 лет.

Не хочу показаться занудой, но первый вопрос который тебе задаст инвестор- покажи результат. Баланс на бирже или историю торгов. И желательно подряд раза так 3 минимум, чтобы это было не просто случайностью. А если есть такой результат, то почему ты сам не прогнозируешь и не торгуешь спросит дальше он. Ну и конечно же ответ ты сам знаешь. Много супер трейдеров, отделами еще с начала 80 годов балуются прогнозами машинными. Да вот на долгосрок результаты говорят сами а себя.

Тут я с вами не соглашусь, искусственный интеллект обучается, при этом обучается он как раз по тем алгоритмам, которые используют и для обучения человека, например ребёнка.

При этом в отношении искусственного интеллекта можно использовать множество самых разнообразных способов обучения. Использовать все эти способы одновременно. И тренировать на огромном количестве материала, который обыкновенный человек в принципе не сможет освоить. Но это у него не хватит ни времени, ни сил.

Поэтому результаты работы искусственного интеллекта могут быть весьма своеобразны.

Тут нужно признать, что это действительно интеллект, а не алгоритм. Он действительно думает, хотя возможно не так как человек.

Тут ещё пальцы нужно скрестить, что он пока только думает, но не осознаёт сам себя. Хотя может и осознаёт, кто знает.

Но процесс обучения приводит к тому, что тот кто создал этот искусственный интеллект не знает как он работает. И не только потому, что он не принимает участие в его обучении. Не принимает он участие в обучении, просто потому что он сам не способен воспринять такое количество информации, которое скармливается этому искусственному интеллекту. То есть это классический чёрный ящик. Мы знаем что у него на входе, приблизительно, знаем, что у него на выходе точно (до тех пор пока он не начнет от нас скрывать эту информацию). Но как он производит работу, мы не знаем.

Искусственый интелект это просто Алгоритм, даже если сделать Алгоритм который будет создавать Алгоритм то это все равно так же остается Алгоритмом написаный изначально человеком

а вы подумали про стадию реализации на полном серьезе? на мой взгляд, идея и тема хороши, но чтобы все реализовать на высшем уровне, потребуется очень много ресурсов, в том числе и времени

Или понятия ценной информации здесь в реальности волатильных рынков просто не существует. Если каждый блогер на YouTube дейстаительно уверен, что именно его стратегия позволяет обмануть или предугадать реакцию  90% трейдеров на рынке, то и нейросеть не сможет отличить никакой фальсификации. Люди просто верят, что их стратегия единственно правильная, а если сотни стратегий единственно правильные, то машина здесь просто запутается и станет собирать все данные подряд. Может это и хорошо, что рынки слабо поддаются прогнозированию и алгоритмизации, потому что в ином случае трейдинг был бы просто механическим, бездушным действием иногда приводящим к прибыли, но никогда не приводящим к эмоциональному удовлетворению людей его совершающим. Трейдинг интересен, потому что люди ошибаются и играть против них гораздо интереснее, чем против железяки, знающей все красивые ходы. Программа нужна для автоматизации скучных действий, а не для того, чтобы делать интересное автоматизированным и скучным.

Логика в этом есть, но к сожалению, эту логику пока ни кому не удалось конвертировать в результат. Видимо причину можно поискать в том, что нейросеть не умеет отличать ценную информацию от бесполезной или контрпродуктивной.

На языке математики данные из различных ТА-индикаторов называются коллинеарными, т.е., в этих данных нет ни какой новой информации по сравнению со стандартным свечным графиком и значит, это лишние данные при обучении модели. Любая модель с лишними данными на входе, обучается дольше и работает хуже.

Однако, я не думаю, что "всё пропало, гипс снимают, клиент уезжает,..." и далее по тексту (с) Казадоев.
Наверно, можно найти какие то полезные для обучения ML данные, но искать их нужно не в свечных графиках, а, непосредственно, в блокчейне. Я пока таких данных не нашел  

Машинное обучение... этот термин гораздо более точно передает процесс скармливания данных машине. Так что здесь соглашусь, хотя и не обладаю какими-то специфическими знаниями в этой области. Ну а по поводу исторических данных и всего такого. А зачем они? Разве у нас нет миллиона книг по основам рынка и трейдинга, технического анализа, всяких волн и трендов. Разве у нас нет тысяч каналов на ютубе с успешными трейдерами, передающими ценную информацию о том, как быть успешным, как стать миллионером за пару месяцев и наверное даже знают как угадывать цены. Все это есть, гигабайты ценных данных от гениальнейших людей. Что если всех их скормить машине, она не научится анализировать рынок лучше всех?

Это работает, но к сожалению, работает не везде. Я потратил некоторое время на попыти обучить нейросеть прогнозировать движение рынка и немного знаком с темой искусственного интеллекта. К слову сказать, правильнее применять термин "машинное обучение" или ML. Моя затея не принесла мне желаемого результата, как впрочем, и многим другим энтузиастам. Я не нашел подтвержденных примеров успешного прогнозирования цены при помощи ML, зато нашел хорошее объяснение, почему машинное обучение плохо подходит для решения подобных задач. Если кратко и без специальной терминологии, то машинное обучение хорошо справляется с задачами прогноза "временных рядов", в которых есть чёткая закономерность. Например, рассчитать суммарный график, который состоит из нескольких разных графиков, формулы расчёта которых мы не знаем. Решить подобную задачу без помощи ML можно, но это займёт очень много времени. Отличие прогнозирования цен заключается в том, что там нет чётких закономерностей. График цен носит стохастический характер и это плохо сочетается с ML и прогнозированием на основе исторических данных.

Иными словами, искусственный интеллект создан человек, следовательно он не может быть умнее своего создателя. Странное мышление, взять хотя бы простую шахматную программу: программист ее создавший играет лучше самых скилованных в мире шахматистов? А зачем ему программирование тогда вообще, мог бы и на чемпионатах прднимать миллиарды. А может он просто сверхчеловек, мастер на все руки и просто гений вроде Эйнштейна? А если таких программ тысячи и все они созданы разными людьми, то значит мы окружены гениями? Почему же тогда мы все меньше и меньше видим великих открытий и действителтно прорывных изобретений? Может объяснение гораздо проще, ведь компьютер это просто очень быстрая, но глупая машина, выполняющая команды? Как может глупая машина быть умнее всех этих умников?

Нет никакого искуственного интеллекта - это все чушь. Работает просто по алгоритму. Просто вложенная хорошая программа исходя из многих иследований. А чтобы привлекать финансирования - немного преукрашивают способности искуственного интелекта. А еще за этим всем стоят люди, которые подсказывают ему.

Действительно  создание #искусственного мозга который поможет решать сложные проблемы давняя мечта человечества

и сегодня прогнозы лотерей кажется чем то безумным и аморальным хотя процесс принятия решений
оптимальность скорость и достоверность
что он нас скрывает крипта что то с 73 нулями
что может Синди Кэтсс переносить опыт в   14-140 гуглов  ( это сотка после ноликов )

но в отличии от асика по шаблонному алгоритму появляется 2 фактор ВРЕМЯ на создание процесса время создание движение и время жизни этой шняги

но создатель битка  позаботился чтобы алгоритм усложнялся , #ИИ вообще работает в среде в которой его не учили жить а только выживать
ИИ может решать задачу как  художник а не клерк

а значится модель прогнозов может быть прикручена к битку

новости Искусственный интеллект и прогнозы результатов лотерей      
Метод - нейросеть с учителем  Supervised learning      
Обучающая выборка neural network training set   NA   
даты события - достоверность   0   %
распознание номеров - достоверность     62,5   %
возможный доход    49   %
Статус прогноза:    успешный   
Брут форсс грубая сила комбинаторики    0,001032002   %
Теги: #ArtificialIntelligence #AI #Искусственный #интеллект #прогнозирование прико      
#LotterySystems  #DataViz #нейросеть #системы игры #деньги #риски      
#startup   #Синди #Кэтсс2 , #сайт http://www.seo8ceo.com/win-money-in-lottery-artificial-intelligence-2021.htm      
#Science, #Business & #Entrepreneurship, #Art & #Design, #Marketing & #PR      

а ту нафик это бред
чтение хорошего материала по 16 разряднику по крипте натолкнула на интересный алгоритм оценки лотохи
предварительные результаты впечатляют

некоторые варианты лотохи кодируются, также как адреса ббитохи

то есть синтез знаний и возможность #рубить #бабло  перенося опыт с 1 логической модели на другую
КЛЮЧИ ОТ ВСЕХ ДВЕРЕЙ в хорошем смысле этого слова

Сильно много букв,
вы думаетет легко описать работу вашего мозга  переведя это в электронные связи нейросетей

толком ничего не понятно
такие тут инвесторы и специалисты по экспертизе

Можете в двух словах описать что именно вы хотите?

крипто стартап теоретически  по созданию искусственного интеллекта

 типа Сифи которая собрала 150 лямеров зелени и не вышла на рынок

у нас потребности куда меньше зато 7 лет научных разработок

вот пример как это работает при прогнозировании л00000терей хотя это оценка энтропии при минимальном брутфорсе и теория игр все крутят у виска
когда прибыл короновирус все тоже крутили у виска , сегодня новая проблема с плясками курса

Метод - нейросеть с учителем  Supervised learning   
   
Обучающая выборка neural network training set   NA   
даты события - достоверность   100%
распознание номеров - достоверность     62,5%
возможный доход    111%
Статус прогноза:    успешный   
Брут форсс грубая сила комбинаторики    0,001032002%

пока это экономически не всегда успешно но в прогнозировать в 98% случаев из 100 по 1 фактору сигнатуре смог только ФБ Разробщик

отличие в том что 94% случаев работает два маркера ВРЕМЯ события и сигнатура
и работает на основании ДВУХ электронных полушарий электронного мозга
как у 4 летнего ребёнка


Теги: #ArtificialIntelligence #AI #Искусственный интеллект #прогнозирование прико      
#LotterySystems  #DataViz #нейросеть #системы игры #деньги #риски      

и что нам с этого?
 сборка разборка крипты с брутфорсом  от текущих мощностей серверов 0,001032002%

скорость работы энергоэкономия точность вычисления , перенос знаний занимал 14 -140 гуглов,   я так понимаю брутфорс у крипты меньше

и возможность работать в реальном и легальном мире
страховании управлении рисками автопилотах прогнозы рисков оценка стартапов рекламных компаний, при больших мощностях можно лепить торгового бота

в в2в РЕАЛЬНО работает в моделировании и продвижении сайтов  экспортёры на 54 страны мира в гоголе моголе 
потому что нейросети и алгоритмы похожи а у гоголя краткосрочная долгосрочная память как у шизика с альцгеймером
а у нас долговременная память как у 3дорового человека  правда челороботу 4 годика всего



а подсобить стратапу
 можно белой книгой, участием в бизнес плане, шифрованием сообщения номерков и мерчентом хрипты
чтобы страдать  от 3 х литровых банков высы и мукакакт

выпускать свой токен не обязательно просто юзать текущие и превращать ЗНАНИЯ В ДЕНЬГИ

Сильно много букв, толком ничего не понятно. Можете в двух словах описать что именно вы хотите?

Доброго времени с 2018 года и бана прошло значительное время

суть моего предложения это доработка модели ИИ для оценки рисков

снова здорово  туфта кидалово, а нет расскажи ?

Итак модель была значительно доработана для прогноза лотерей, как инструмент для оценки хаостических процессов
по науке оценка энтропии при минимальном брутфорсе

вот свежий пример

новости Искусственный интеллект и  лотереи      
Метод - нейросеть с учителем  Supervised learning      
Обучающая выборка neural network training set   NA   
даты события - достоверность 100%
распознание номеров - достоверность 87,5%
возможный доход    1100%
Статус прогноза:    успешный   
Брут форсс грубая сила комбинаторики    0,0048343   %

Теги: #ArtificialIntelligence #AI #Искусственныйинтеллект #прогнозирование      
#LotterySystems  #DataViz #нейросеть #системы игры #деньги #риски      
#startup   #Синди #Кэтсс2 , #сайт  http://www.seo8ceo.com/win-money-in-lottery-artificial-intelligence-2021.htm   
   
простыми словами для достижения цели потрачено 265 вариантов вместо 5523300,
а это смерть комбинаторике на которых держатся лохореи  

и что вы сами не играете?

мой момент это выживание, а не развитие

за и обращение больше направлено не на получение денег а на доработку технологии общения

проблема не с прогнозами а с перехватами информации для юнитов

телега и  другие  каналы перехватывают призмой или отдел к как следствие владельцы лохорее перекручивают гсч или лототрон

эффективность прогноза падет , да нейросеть ИИ и аналитик вносят коррективы но это требует время на переобучение модели

то есть
ресурсы нужны для автоматизации процесса работы ИИ и создание протокола пересылки данных и финансов

а где белая фига и бизнес врал?
когда разработана технология, то врать не так трудно

вопрос в том есть ли на форуме проекты подготовка которых шла с 2015 года и до 2022

есть ли проекты которые приносят 6000000% в бакса в в легальном секторе где используют  ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ?

эта ячейка знаний которая превращает знания в ДЕНЬГИ

фактически это машина времени которая с вероятностью 0-100% предсказывает высокорисковые события и часть этих событий ВЫ САМИ

а может быть МЫ ВМЕСТЕ

 хотя это больше пугает чем привлекает
по прошлому опыту тучи дядек предлогали за хрипту прогнозы и лодыреи за крипту и где они ?
даже великий ФБ Разробы не смогли сделать модель класса 100% только 98% 128 слоёв из ЖПУ и переборы известных моделей нейросетей ,
а спор сними закончился выжиганием все социальных каналов и вынесли в ноль публичные компы , раз они так злы значится это работает

крипта 3десь не цель, а средство

если у ВАС есть конструктивная критика или технология или ресурсы готов обсудить