Intelligence artificielle et Les technologies d’apprentissage automatique ont beaucoup évolué au cours de la dernière décennie et ont été utiles à de nombreuses personnes et entreprises, notamment dans les domaines de la finance, de la banque, de l’investissement et du commerce.
Dans ces secteurs, il existe de nombreuses activités que les machines peuvent exécuter mieux et plus rapidement que les humains, comme les calculs et les rapports financiers, à condition que les machines reçoivent des données complètes.
Les outils d’IA construits par les humains aujourd’hui deviennent encore plus robustes dans leur capacité à prédire les tendances, à fournir des analyses complexes et à exécuter des automatisations plus rapidement et à moindre coût que les humains. Cependant, aucune machine alimentée par l’IA n’a encore été construite et capable d’échanger de manière autonome.
Il existe de nombreuses activités que les machines peuvent exécuter mieux et plus rapidement que les humains, comme les calculs et les rapports financiers, à condition que les machines reçoivent des données complètes.
Même s’il était possible de former un tel système capable de remplacer le jugement humain, il y aurait toujours une marge d’erreur, ainsi que certaines choses qui ne sont compréhensibles que par les êtres humains. Les humains restent en fin de compte responsables de la conception des machines de prédiction basées sur l’IA, et les progrès ne peuvent se produire qu’avec leur contribution.
Les données sont l'épine dorsale de toute machine de prédiction
Construire une machine de prédiction basée sur l'IA nécessite dans un premier temps une compréhension du problème à résoudre et des exigences de l'utilisateur. Après cela, il est important de sélectionner la technique de machine learning qui sera mise en œuvre, en fonction de ce que fera la machine.
Il existe trois techniques : l’apprentissage supervisé (apprendre à partir d’exemples), l’apprentissage non supervisé (apprendre à identifier des modèles communs) et l’apprentissage par renforcement (apprentissage basé sur le concept de gamification).
Une fois la technique identifiée, il est temps de mettre en œuvre un modèle d'apprentissage automatique. Pour la « prévision de séries chronologiques » – qui implique de faire des prédictions sur l’avenir – des modèles de mémoire à long terme et à court terme (LSTM) avec séquence à séquence (Seq2Seq) peuvent être utilisés.
Les réseaux LSTM sont particulièrement adaptés pour effectuer des prédictions basées sur une série de points de données indexés par ordre temporel. Même de simples réseaux de neurones convolutifs, applicables à la reconnaissance d'images et de vidéos, ou des réseaux de neurones récurrents, applicables à l'écriture manuscrite et à la reconnaissance vocale, peuvent être utilisés.
Source : https://techcrunch.com/2021/02/18/creating-a-prediction-machine-for-the-financial-markets/
