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वित्तीय बाजारों के लिए एक भविष्यवाणी मशीन बनाना

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कृत्रिम बुद्धि और मशीन-लर्निंग प्रौद्योगिकियां पिछले दशक में बहुत विकसित हुई हैं और कई लोगों और व्यवसायों के लिए उपयोगी रही हैं, खासकर वित्त, बैंकिंग, निवेश और व्यापार के क्षेत्र में।

इन उद्योगों में ऐसी कई गतिविधियाँ हैं जो मशीनें इंसानों की तुलना में बेहतर और तेज़ कर सकती हैं, जैसे गणना और वित्तीय रिपोर्टिंग, जब तक मशीनों को पूरा डेटा दिया जाता है।

आज मनुष्यों द्वारा बनाए जा रहे एआई उपकरण रुझानों की भविष्यवाणी करने, जटिल विश्लेषण प्रदान करने और मनुष्यों की तुलना में तेजी से और सस्ते में स्वचालन निष्पादित करने की क्षमता में एक और स्तर अधिक मजबूत होते जा रहे हैं। हालाँकि, अभी तक कोई AI-संचालित मशीन नहीं बनी है जो अपने आप व्यापार कर सके।

ऐसी कई गतिविधियाँ हैं जिन्हें मशीनें इंसानों की तुलना में बेहतर और तेज़ कर सकती हैं, जैसे गणना और वित्तीय रिपोर्टिंग, जब तक मशीनों को पूरा डेटा दिया जाता है।

भले ही ऐसी प्रणाली को प्रशिक्षित करना संभव हो जो मानवीय निर्णय को प्रतिस्थापित कर सके, फिर भी त्रुटि की संभावना होगी, साथ ही कुछ चीजें जो केवल मनुष्यों द्वारा समझी जा सकती हैं। एआई-आधारित भविष्यवाणी मशीनों के डिजाइन के लिए अंततः मनुष्य अभी भी जिम्मेदार हैं, और प्रगति केवल उनके इनपुट से ही हो सकती है।

डेटा किसी भी भविष्यवाणी मशीन की रीढ़ है

एआई-आधारित भविष्यवाणी मशीन के निर्माण के लिए शुरू में हल की जा रही समस्या और उपयोगकर्ता की आवश्यकताओं की समझ की आवश्यकता होती है। उसके बाद, मशीन क्या करेगी, इसके आधार पर लागू की जाने वाली मशीन-लर्निंग तकनीक का चयन करना महत्वपूर्ण है।

तीन तकनीकें हैं: पर्यवेक्षित शिक्षण (उदाहरणों से सीखना), अनपर्यवेक्षित शिक्षण (सामान्य पैटर्न की पहचान करना सीखना), और सुदृढीकरण सीखना (गेमिफिकेशन की अवधारणा पर आधारित सीखना)।

तकनीक की पहचान हो जाने के बाद, मशीन-लर्निंग मॉडल को लागू करने का समय आ गया है। "समय श्रृंखला पूर्वानुमान" के लिए - जिसमें भविष्य के बारे में भविष्यवाणियां करना शामिल है - अनुक्रम से अनुक्रम (Seq2Seq) मॉडल के साथ दीर्घकालिक अल्पकालिक मेमोरी (LSTM) का उपयोग किया जा सकता है।

LSTM नेटवर्क समय क्रम में अनुक्रमित डेटा बिंदुओं की एक श्रृंखला के आधार पर भविष्यवाणियां करने के लिए विशेष रूप से उपयुक्त हैं। यहां तक ​​कि छवि और वीडियो पहचान पर लागू होने वाले सरल कन्वेन्शनल तंत्रिका नेटवर्क, या लिखावट और वाक् पहचान पर लागू होने वाले आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क का भी उपयोग किया जा सकता है।

स्रोत: https://techcrunch.com/2021/02/18/creating-a-prediction-machine-for-the-financial-markets/

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