آیا تجارت الگوریتم عملی است؟


که اکثر سرمایه گذاران اشتباه می کنند. به عبارت دیگر ، هنگامی که “انبوه سرمایه گذاران” معتقدند قیمت ها در یک جهت خاص قرار دارند ، بورس سهام می تواند ناامید کننده باشد.معمولاً از تحلیلگران روانشناسی به عنوان مخالفانی یاد می شود که قصد دارند بر خلاف نظر اکثریت بازار سرمایه گذاری کنند.

آیا تجارت الگوریتم عملی است؟

در چند درس گذشته به توزیع‌های آماری و فاصله‌ی آماری اشاره کردیم. در این درس می‌خواهیم یکی از معیارهای فاصله‌ی آماری به نام واگرایی کولبک-لیبلر که به صورت مخفف واگراییِ KL نیز خوانده می‌شود بپردازیم و ببینم که چگونه می‌توان با استفاده از این معیار، فاصله‌ی بین دو مجموعه‌ی داده را به صورت آماری محاسبه کرد.

فاصله‌ی آماری (Statistical Distance) و کاربردهای آن

روش‌های متعددی برای مقایسه‌ی دو مجموعه‌ی داده با یکدیگر است. مثلاً می‌توان میانگین آن‌ها را با یکدیگر مقایسه کرد و یا پراکندگی (واریانس) آن‌ها را مورد مقایسه قرار داد. اما هر کدام از این مقایسه‌ها قسمتی از حقیقت را پنهان می‌کنند. به همین دلیل معیارهایی با نام فاصله‌ی آماری به وجود آمده است که با استفاده از آن‌ها بتوان مجموعه داده‌های مختلف و یا متغیرهای متفاوت را با یکدیگر مقایسه کرد.

توزیع‌های آماری (Statistical Distributions)

توزیع آماری به پراکندگی داده‌ها و فراوانیِ هر کدام از مقادیر آن‌ها می‌گویند. با استفاده از توزیعِ آماریِ یک متغیر، می‌توانیم به نحوه‌ی پراکندگی و احتمال هر کدام از قسمت‌های آن متغیر (در بازه‌ی پراکندگی) پی ببریم.

شبکه عصبی واحد بازگشتی دروازه‌دار (GRU)

در دروس قبلیِ دوره‌ی جاری با شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) ساده و LSTMها آشنا شدیم. شبکه‌های RNN ساده، مشکل محوشدگی گرادیان را داشتند و شبکه‌های LSTM نیز با این مشکل محوشدگی گرادیان را برطرف می‌کردند، ولی از لحاظ محاسبات سنگین و پیچیده بودند. شبکه‌های عصبی واحد بازگشتیِ دروازه‌دار یا همان Gated Recurrent Unit که به اختصار GRU گفته می‌شود، مشکل محوشدگی گرادیان را ندارند و از لحاظ محاسبات نیز ساده و سبک هستند.

شبکه عصبی بازگشتی با حافظه‌ی طولانی کوتاه مدت (LSTM)

در دروس قبلی در مورد شبکه‌های عصبی بازگشی RNN صحبت کردیم. این شبکه‌ها کاربردی هستند و البته مشکلاتی نیز دارند. یکی از مشکلات RNNها، محوشدگی گرادیان در هنگام یادگیری از توالی‌های بلند مدت است که توانایی یادگیری را در الگوریتم کاهش می‌کند.

انواع شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها

در درس قبلی در مورد شبکه‌های عصبی بازگشتی صحبت کردیم. این شبکه‌ها به دلیل استفاده گسترده در صنعت، رشد زیادی داشته‌اند و انواع مختلفی از آن‌ها ایجاد شده است. در این درس به انواع آیا تجارت الگوریتم عملی است؟ معماری‌های مشهورِ موجود در RNNها خواهیم پرداخت و کاربرد هر کدام را با هم مرور می‌کنیم.

شبکه عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Network)

هنگامی که داده‌ها به صورت ترتیبی (sequential) یا مبتنی بر سری زمانی (time series) باشند، شبکه‌های عصبیِ ساده کارایی بالایی نخواهند داشت. از این رو بهتر است که به سراغ معماری‌هایی برویم که توانایی پردازش داده‌های مبتنی بر ترتیب را داشته باشند. شبکه‌های عصبی بازگشتی که به اختصار به آن‌‌ها RNN نیز گفته می‌شود، توانایی شناسایی الگو و یادگیری را از مجموعه داده‌های ترتیبی دارند.

شبکه عصبی پیچشی (Convolutional Neural Network) در یادگیری عمیق

شبکه‌ی عصبی پیچشی یا به اختصار CNN که به آن شبکه‌ی عصبی کانولوشنی نیز گفته می‌شود، نوعی از شبکه‌های عصبی است که عموماً برای یادگیری بر روی مجموعه داده‌های بصری (مانند تصاویر و عکس‌ها) استفاده می‌شود. از لحاظ مفهوم این شبکه‌ها مانند شبکه‌های عصبی ساده هستند یعنی از فازهای پیش‌خور (feed forward) و پس‌انتشار خطا (back propagation of error) استفاده می‌کنند ولی از لحاظ معماری تفاوت‌هایی با شبکه‌های عصبی ساده دارند. این شبکه‌ها در دسته‌ی یادگیری عمیق قرار می‌گیرند زیرا لایه‌های موجود در این شبکه‌ها، زیاد است.

توابع فعال‌سازی (Activation Functions) در شبکه‌های عصبی عمیق

در مورد مزیت استفاده از توابع فعال‌سازی یا همان activation functions در درس مربوط به آن در دوره‌ی آشنایی با شبکه‌های عصبی عمیق صحبت کردیم. به صورت خلاصه، توابع فعال‌سازی در هر نورون، خروجی آن نورون را تغییر می‌دهند و به نوعی آیا تجارت الگوریتم عملی است؟ خروجی نورن‌ها را در شبکه‌های عصبی کنترل می‌کنند.

حل یک مثال عددی یادگیری ماشین با شبکه‌های عصبی

فرض کنید مدیر یک بانک هستید و می‌خواهید سیستمی هوشمند ایجاد کنید و این سیستم بتواند تشخیص دهد که یک مشتریِ متقاضی وام، آیا می‌تواند وام خود را پس دهد یا خیر؟ برای ایجاد این سیستم با استفاده از الگوریتم‌های شبکه‌های عصبی نیاز به مجموعه‌ی داده‌ای از مشتریان سابق به همراه ویژگی‌های آن‌ها داریم. مشتریانی که برخی از آن‌ها توانسته‌اند وام خود را بازگردانند و برخی نتوانسته‌اند این کار را انجام دهند.

تازه‌ترین دروس

  • واگرایی کولبک-لیبلر (Kullback-Leibler Divergence) و کاربرد آن در فاصله‌ی آماری
  • فاصله‌ی آماری (Statistical Distance) و کاربردهای آن
  • توزیع‌های آماری (Statistical Distributions)
  • شبکه عصبی واحد بازگشتی دروازه‌دار (GRU)
  • شبکه عصبی بازگشتی با حافظه‌ی طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • انواع شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها
  • شبکه عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Network)
  • شبکه عصبی پیچشی (Convolutional Neural Network) در یادگیری عمیق
  • توابع فعال‌سازی (Activation Functions) در شبکه‌های عصبی عمیق
  • حل یک مثال عددی یادگیری ماشین با شبکه‌های عصبی
  • مشکل انفجار گرادیان (Exploding Gradients) در شبکه‌های عصبی عمیق
  • مشکل محوشدگی گرادیان (Gradient Vanishing) در شبکه‌های عصبی عمیق
  • تفاوت شبکه‌های عصبی (Neural Networks) با یادگیری عمیق (Deep Learning) چیست؟
  • تفاوت یادگیری عمیق (Deep Learning) با یادگیری ماشین کلاسیک
  • رانش یا گذار در داده‌ها (Data Drift)

تازه‌ترین نظرات

  • محمدرضا در الگوریتم بهینه‌سازی کلونی مورچگان (Ant Colony Optimization)
  • محبوبه در مدل‌های احتمالی در مقابل مدل‌های قطعی در طبقه‌بندی داده‌ها
  • سمیه رحیمی در نرمال کردن داده‌ها (Data Normalization) و انواع آن
  • سمیه رحیمی در نرمال کردن داده‌ها (Data Normalization) و انواع آن
  • عزیزی در مفهوم مکعب داده (Data Cube) در انبار‌داده‌ها
  • مسعود در مقیاس پذیری یا توسعه پذیری (Scalability) در یک سیستم توزیع شده چیست؟
  • حدادی در انتخاب ویژگی (Feature Selection) چیست؟
  • ندا در الگوریتم K نزدیک ترین همسایه (KNN)
  • احمد ميرزايي در نقشه‌ی راه تبدیل شدن به یک متخصص علم داده (فیلم)
  • مسعود کاویانی در چولگی (Skewness) در داده‌ها
  • مسعود کاویانی در خاصیت ACID در یک پایگاه داده
  • مسعود کاویانی در آشنایی با مفهوم Overfitting و Underfitting در طبقه‌بندی
  • مسعود کاویانی در چرا ماتریس‌ها در علوم داده مهم هستند؟
  • محمدحسن در آزمون برازش Chi-Square برای توزیع‌های احتمال
  • محمد در رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)

تمامی دوره‌ها و دروس در چیستیو تحت مجوز CC By 4.0 به صورت رایگان و آزاد منتشر شده است. ساخته شده با برای نشر دانش

یادگیری ماشین(Machine Learning) - قسمت هشتم

"به دنبال الگوهای موجود در جریان سفارشات" امروزه استفاده می شود:

  • برای پیش بینی فروش و تخفیف
  • برای تجزیه و تحلیل کالاهای خریداری شده
  • برای قرار دادن محصولات در قفسه ها
  • برای تحلیل الگوهای گشت و گذار در وب

الگوریتم های محبوب: Apriori، Euclat، FP-growth

این الگوریتم ها شامل تمام روشها برای تجزیه و تحلیل سبد خرید ، خودکار استراتژی بازاریابی و سایر وظایف مرتبط با رویداد هستند. وقتی دنباله ای از چیزی دارید و می خواهید الگویی در آن بیابید - این ها را امتحان کنید.

هیچ تصوری نیست که چرا به نظر می رسد یادگیری قانون کمترین بحث در مورد دسته یادگیری ماشین است. روش های کلاسیک مبتنی بر نگاهی کلی به تمام کالاهای خریداری شده با استفاده از درختان یا مجموعه ها است. الگوریتم ها فقط می توانند به جستجوی الگوها بپردازند ، اما نمی توانند نمونه های جدید را تعمیم داده یا بازتولید کنند.

در دنیای واقعی ، هر خرده فروش بزرگ راه حل اختصاصی خود را می سازد ، بنابراین انقلاب های ظریف در اینجا برای شما وجود دارد.

"یک روبات را به پیچ و خم پرتاب کنید و بگذارید یک خروجی پیدا کند"

امروزه استفاده می شود برای:

اتومبیل های خودران

مدیریت منابع سازمانی

الگوریتم های محبوب: Q-Learning، SARSA، DQN، A3C، الگوریتم ژنتیک

سرانجام ، به چیزی شبیه هوش مصنوعی واقعی می رسیم. در بسیاری از مقالات ، یادگیری تقویتی در جایی بین یادگیری نظارت و نظارت نشده قرار می گیرد. آنها هیچ مشترکی ندارند! آیا این به خاطر نام است؟

یادگیری تقویت در مواردی استفاده می شود که مشکل شما به هیچ وجه مربوط به داده ها نیست ، اما شما محیطی برای زندگی در آن دارید. مانند دنیای بازی های ویدئویی یا شهری برای اتومبیل رانندگی.

آگاهی از کلیه قوانین جاده ای در جهان به autopilot نمی آموزد که چگونه در جاده ها رانندگی کند. صرف نظر از چقدر داده های جمع آوری شده ، ما هنوز هم نمی توانیم همه شرایط ممکن را پیش بینی کنیم. به همین دلیل هدف آن به حداقل رساندن خطا است ، نه پیش بینی همه حرکات.

ایده اصلی برای یادگیری تقویت زنده ماندن در یک محیط است. ربات کوچک فقیر را به زندگی واقعی پرتاب کنید ، آن را برای اشتباهات مجازات کنید و آن را برای اعمال صحیح پاداش دهید. به همان روشی که ما به بچه هایمان آموزش می دهیم ، درست است؟

روش مؤثرتر در اینجا - برای ساختن یک شهر مجازی و اجازه دادن به اتومبیل رانندگی که در ابتدا همه ترفندهای خود را در آنجا بیاموزد. این دقیقاً همین است که ما اکنون خلبانان خودکار را آموزش می دهیم. بر اساس یک نقشه واقعی ، یک شهر مجازی ایجاد کنید ، با عابران پیاده زندگی کنید و بگذارید ماشین یاد بگیرد تا حد ممکن تعداد کمی از مردم را بکشد. هنگامی که ربات از نظر منطقی به این GTA مصنوعی اطمینان دارد ، برای تست در خیابان های واقعی آزاد می شود. سرگرم کننده است.

ممکن است دو رویکرد متفاوت وجود داشته باشد - مبتنی بر مدل و بدون مدل.

مبتنی بر مدل بدان معنی است که ماشین باید از یک نقشه یا قسمتهای آن یادآوری کند. این یک رویکرد بسیار قدیمی است از آنجا که غیرقانونی بودن اتومبیل سواری نمی تواند تمام سیاره را به خاطر بسپارد.

در یادگیری بدون مدل ، ماشین از هر حرکتی به یاد نمی آورد ، اما سعی می کند موقعیت ها را تعمیم دهد و ضمن کسب یک پاداش حداکثر ، عقلانی رفتار کند.

به یاد داشته باشید اخبار مربوط به ضرب و شتم AI در بازی Go ، یک بازیکن برتر است. با وجود کمی قبل از این ثابت شد که تعداد ترکیبات در این بازی از تعداد اتمهای جهان بیشتر است.

این بدان معنی است که دستگاه نمی تواند تمام ترکیب ها را به خاطر آورد و بدین ترتیب برنده Go (همانطور که شطرنج کرد) بود. در هر نوبت ، به سادگی بهترین حرکت را برای هر موقعیتی انتخاب می کرد ، و به خوبی آن را انجام می داد تا یک ذهن انسان را ترسیم کند.

این رویکرد یک مفهوم اصلی در پشت یادگیری Q و مشتقات آن است (SARSA & DQN). Q "" در اسم مخفف "Quality" است به عنوان روباتی یاد می گیرد که "عملی ترین" عمل را در هر موقعیت انجام دهد و تمام موقعیت ها به عنوان یک فرآیند ساده مارکویز یاد می شوند.

چنین دستگاهی می تواند میلیارد ها موقعیت را در یک محیط مجازی آزمایش کند ، و به یاد می آورد که راه حل ها منجر به پاداش بیشتر می شود. اما چگونه می تواند شرایط قبلی را از یک وضعیت کاملاً جدید متمایز کند؟ اگر یک اتومبیل خودران در یک گذرگاه باشد و چراغ راهنما سبز شود - آیا این بدان معنی است که اکنون می تواند برود؟ چه اتفاقی می افتد اگر یک آمبولانس با خیابانی در نزدیکی خیابان تردد کند؟

پاسخ امروز "هیچ کس نمی داند" چیست. هیچ جواب آسانی وجود ندارد محققان به طور مداوم در جستجوی آن هستند اما در عین حال تنها راه حل پیدا می کنند. برخی از آنها همه وضعیتها را به صورت دستی کدگذاری می کنند که به آنها اجازه می دهد موارد استثنایی را حل کنند ، مانند مشکل واگن برقی. برخی دیگر عمیق خواهند شد و به شبکه های عصبی اجازه می دهند کار را برای کشف کردن انجام دهند. این ما را به سمت تکامل یادگیری Q به نام Deep Q-Network (DQN) سوق می دهد. اما آنها یک گلوله نقره ای نیز نیستند.

تقویت آموزش یادگیری برای یک فرد معمولی مانند یک هوش مصنوعی واقعی به نظر می رسد. از آنجا که باعث می شود فکر کنید ، این دستگاه در شرایط واقعی زندگی تصمیم گیری می کند! این موضوع در حال حاضر بسیار شفاف است ، با سرعت باورنکردنی پیش می رود و با یک شبکه عصبی تلاقی می کند تا کف شما را با دقت بیشتری تمیز کند. دنیای شگفت انگیز فن آوری ها!

بشریت هنوز نتوانسته است وظیفه ای پیدا کند که در آن روشها مؤثرتر از سایر روشها باشند. اما آنها برای آزمایشات دانشجویی عالی هستند و به افراد اجازه می دهند که سرپرستان دانشگاه خود را بدون "زحمت زیاد" از "هوش مصنوعی" هیجان زده کنند.

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)

هوش مصنوعی شبیه سازی فرایند های هوش انسانی توسط ماشین ها ، به خصوص سیستم های رایانه ای است .برنامه های کاربردی خاص هوش مصنوعی شامل سیستم های خبره ، پردازش زبان طبیعی ( NLP ) ، تشخیص گفتار و دید دستگاه است .

برنامه نویسی هوش مصنوعی بر سه مهارت شناختی متمرکز است که عبارت اند از : یادگیری، استدلال و (self – correction)

فرایند های یادگیری :

این جنبه برنامه نویسی هوش مصنوعی ، بر دستیابی داده ها و ایجاد قوانینی برای تبدیل داده و دیتا به اطلاعات عملی است . این قوانین که به آنها الگوریتم گفته می شود ، دستورالعمل هایی را مرحله به مرحله برای نحوه انجام یک کار خاص به دستگاه های محاسباتی ارائه میدهد .

فرآیند های استدلال :

این جنبه برنامه نویسی هوش مصنوعی بر انتخاب الگوریتم مناسب برای رسیدن به نتیجه مطلوب متمرکز است .

این جنبه از برنامه نویسی هوش مصنوعی به گونه ای تنظیم شده است که مرتباً الگوریتم ها را تنظیم کرده ودقیق ترین نتایج ممکن را ارائه می دهد .

مزایا و معایب هوش مصنوعی :

شبکه های عصبی مصنوعی و یادگیری عمیق فن آوری های هوش مصنوعی به سرعت در حال تکامل هستند . هوش مصنوعی مقادیر بسیار زیادی از داده ها را و همچنین پیش بینی ها را بسیار سریع تر و دقیق تر از حالت انسانی پردازش می کند . بدیهی است که روزانه حجم عظیمی داده تولید می شود که پردازشش از توان یک محقق انسانی خاج است بنابراین از برنامه های هوش مصنوعی کمک گرفته می شود . برنامه های هوش مصنوعی که از machine learning ( یادگیری ماشین ) استفاده می کنند که می توانند آن داده ها را بگیرند و به سرعت آن را به اطلاعات عملی تبدیل کنند . نقطه ضعف اصلی استفاده از هوش مصنوعی این است که پردازش مقادیر زیادی از داده هایی که برنامه نویسی هوش مصنوعی به آن نیاز دارد بسیار گران است .

هوش مصنوعی (AI) ضعیف و هوش مصنوعی قوی :

هوش مصنوعی ضعیف یک سیستم هوش مصنوعی است که برای انجام یک کار خاص طراحی وآموزش داده شده است . ربات های صنعتی و دستیاران شخصی مجازی مانند Apple's Siri از هوش مصنوعی ضعیف استقاده می کنند . از هوش مصنوعی امروزه استفاده های بسیاری در حوزه سلامت می شود . چند سالی هست که از ربات های هوش مصنوعی در عمل های جراحی استفاده می کنند . علاوه بر ربات های جراحی از هوش مصنوعی برای اتوماسیون کردن نوبت دهی ، برنامه دهی به بیماران کمک به نسخه نویسی پزشکان ، تحقیقات پزشکی و درمانی و. استفاده می شود . علاوه بر اینها از هوش مصنوعی می توان در قالب دستیار های هوشمند سلامتی به افراد توصیه های پزشکی و سلامتی کرد و با آیا تجارت الگوریتم عملی است؟ نظارت بر وضعیت سلامتی آنها زمان های مراجعه به دکتر و . را برای افراد برنامه ریزی نمود .

ai

هوش مصنوعی قوی که به عنوان هوش عمومی مصنوعی (AGI ) شناخته میشود ، برنامه نویسی را توصیف میکند که می تواند توانایی های شناختی انسان را همانند سازی کند . هنگامی که یک کار ناآشنا ارائه می شود یک سیستم هوش مصنوعی می تواند ازمنطق فازی برای استفاده دانش از یک دامنه به حوزه دیگر استفاده کند و یک راه حل را به طور خود مختار پیدا کند . از نظر تئوری یک برنامه هوش مصنوعی قوی باید بتواند هم تست تورینگ ( آزمون تورینگ : روشی برای سنجش میزان هوشمندی ماشین ) و هم تست اتاق چینی را پشت سر بگذارد .

در واقع آزمایش اتاق چینی نوعی پیاده‌سازی از آزمایشی است که آلن تورینگ در سال ۱۹۵۰ آن را بیان کرد تا بتواند جوابی برای این سؤال پیدا کند که "آیا کامپیوترها می‌توانند فکر کنند؟". این آزمایش به این صورت است که یک انسان به عنوان قاضی، یک انسان به عنوان بازیکن اول و یک کامپیوتر به عنوان بازیکن دوم در فضاهای مجزا از هم حضور دارند و در طی یک مکالمه متنی بین دو بازیکن قاضی نباید بتواند متوجه شود کدام بازیکن کامپیوتر و کدام‌یک انسان است. گفته می‌شود تا به امروز هیچ ماشینی نتوانسته این آزمایش را با موفقیت پشت سر بگذارد .

هوش افزایشی در مقابل هوش مصنوعی :

برخی از کارشناسان صنعت معتقدند که اصطلاح هوش آیا تجارت الگوریتم عملی است؟ مصنوعی خیلی نزدیک به فرهنگ عامه است و همین امر باعث شده است که عموم مردم انتظارات غیرممکنی در مورد چگونگی تغییر هوش مصنوعی در محیط کار و زندگی به طور کلی داشته باشند . برخی از محققان و بازاریابان امیدوارند که این برچسب هوش افزایشی ، که دارای مفهوم خنثی تر است ، به مردم کمک کند تا درک کنند که اکثر پیاده سازی های هوش مصنوعی ضعیف بوده و به سادگی محصولات وخدمات را بهبود می بخشند .

با افزایش سرعت بالا در مورد هوش مصنوعی ، فروشندگان در تلاشند تا چگونگی استفاده از محصولات و خدمات خود را از هوش مصنوعی ارتقا دهند. غالباً آنچه از آن به عنوان AI یاد می شود ، صرفاً یکی از مولفه های هوش مصنوعی است ، مانند یادگیری ماشین ( machine learning ) . هوش مصنوعی برای ایجاد الگوریتم های یادگیری ماشین یا همان machine learning و آموزش ، نیاز به پایه و اساس سخت افزار و نرم افزار تخصصی دارد . هوش مصنوعی فقط دانستن برنامه نویسی نیست ولی زبان های برنامه نویسی زیر در ساختن مدل های هوش مصنوعی کمک میکنند و نقش دارند :

Python -Tensor Flow -Java -C

هوش مصنوعی به عنوان یک سرویس (AIaaS) :

از آنجا که سخت افزار ، نرم افزار و هزینه های پرسنلی برای هوش مصنوعی می تواند گران باشد ، بسیاری از فروشندگان اجزای هوش مصنوعی را در ارائه استاندارد خود و یا دسترسی به هوش مصنوعی به عنوان سکوی خدمات (AIaaS) تهیه کرده و استفاده می کنند . AIaaS به افراد و شرکت ها اجازه می دهد تا برای اهداف مختلف تجاری با هوش مصنوعی آزمایش کنند و از سیستم عامل های مختلفی قبل از انجام تعهد نمونه بگیرند.

چهار نوع هوش مصنوعی :

آرنت هینتزه ، استادیار زیست شناسی تلفیقی و علوم و مهندسی کامپیوتر در دانشگاه ایالتی میشیگان ، هوش مصنوعی را به چهار دسته تقسیم می کند ، با شروع سیستم های هوشمندی که امروزه در سیستم های احساساتی وجود دارد ، که البته هنوز وجود ندارند. دسته های وی به شرح زیر است :

ماشین های واکنش پذیر:

ماشین های واکنش پذیر، این سیستم های هوش مصنوعی حافظه ندارند و وظیفه خاصی دارند. نمونه ای از آن Deep Blue است ، برنامه شطرنج IBM که در دهه 1990 گری کاسپاروف را شکست داد. Deep Blue می تواند قطعاتی را روی صفحه شطرنج شناسایی کند و پیش بینی کند ، اما چون حافظه ای ندارد ، نمی تواند از تجربیات گذشته برای آگاهی از موارد آینده استفاده کند.

حافظه محدود ، این سیستم های هوش مصنوعی حافظه دارند ، بنابراین می توانند از تجربیات گذشته برای آگاهی از تصمیمات آینده استفاده کنند. برخی از کارکردهای تصمیم گیری در اتومبیلهای خودران از این طریق طراحی شده اند.

تئوری ذهن ، تئوری ذهن یک اصطلاح روانشناسی است. هنگامی که از هوش مصنوعی استفاده شود ، به این معنی است که سیستم احساسات را درک می کند. این نوع هوش مصنوعی قادر خواهد بود اهداف خود را استنباط کرده و در صورت امکان رفتار را پیش بینی کند.

خودآگاهی ، در این دسته ، سیستم های هوش مصنوعی خودشان حس دارند که به آنها آگاهی می دهد. ماشین آلات با خودآگاهی وضعیت فعلی خود را درک می کنند. این نوع هوش مصنوعی هنوز وجود ندارد.اصطلاحات هوش مصنوعی و محاسبات شناختی گاهی به صورت متناوب مورد استفاده قرار می گیرند ، اما ، به طور کلی ، از برچسب هوش مصنوعی برای ارجاع به محصولات و خدماتی که وظایف را به صورت خودکار انجام می دهند ، استفاده می شود .

نمونه هایی از فناوری هوش مصنوعی :

این باعث می شود یک سیستم یا عملکرد فرآیند به صورت خودکار انجام شود. به عنوان مثال ، اتوماسیون فرایند روباتیک می تواند برای انجام کارهای با حجم زیاد و قابل تکرار برنامه ریزی شود که انسان به طور معمول انجام می داد. از آنجا که می تواند با تغییر شرایط سازگار باشد ، از نظر اتوماسیون فناوری اطلاعات متفاوت است.

فراگیری ماشین ( machine learning )

این علمی است که کامپیوتر بدون برنامه نویسی به آن عمل کند. یادگیری عمیق زیر مجموعه ای از یادگیری ماشینی است که به تعبیر بسیار ساده می توان به عنوان اتوماسیون آنالیز پیش بینی فکر کرد. سه نوع الگوریتم یادگیری ماشین وجود دارد:

یادگیری تحت نظارت (Supervised learning)

مجموعه داده ها برچسب گذاری آیا تجارت الگوریتم عملی است؟ شده اند تا بتوان الگوهای را برای برچسب زدن به مجموعه داده های جدید شناسایی و از آنها استفاده کرد.

هوش مصنوعی

یادگیری بدون نظارت ( Unsupervised learning) :

مجموعه داده ها برچسب خورده نیستند و مطابق تشابهات یا اختلافات طبقه بندی می شوند.

یادگیری تقویتی ( Reinforcement learning ) :

مجموعه داده ها برچسب زده نشده اند اما ، پس از انجام یک عمل آیا تجارت الگوریتم عملی است؟ یا چندین عمل ، به سیستم هوش مصنوعی بازخورد داده می شود.

دید ماشین (Machine vision) :

این علم اجازه دیدن کامپیوترها است. این فناوری با استفاده از دوربین ، تبدیل آنالوگ به دیجیتال و پردازش سیگنال دیجیتال ، اطلاعات تصویری را ضبط و تجزیه و تحلیل می کند. در طیف وسیعی از برنامه ها از شناسایی امضا گرفته تا تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی استفاده می شود.

پردازش زبان طبیعی یا Natural Language Processing :

یعنی درک ماشین نسبت به گفتار، نوشتار و ارتباطات انسانی، با استفاده از این تکنیک رایانه‌ها می‌توانند نتیجه‌گیری‌هایی با مبنای احساسی از ورودی‌های زبانی دریافت کرده و با توجه به آن‌ها تصمیم‌گیری کنند..

این علم اجازه این رشته مهندسی بر طراحی و ساخت روبات ها تمرکز دارد. اغلب از روبات ها برای انجام کارهایی استفاده می شود که انجام یا اجرای مداوم برای انسان دشوار است. به عنوان مثال ربات های پزشکی که در جراحی به عنوان جراح و دستیار جراح استفاده می شوند .

هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی :

بیشترین شرطها در بهبود نتایج بیماران و کاهش هزینه ها است. شرکت ها در حال یادگیری ماشینی هستند تا تشخیص بهتر و سریعتر از انسان را انجام دهند. یکی از شناخته شده ترین فن آوری های مراقبت های بهداشتی IBM Watson است که زبان طبیعی را درک می کند و می تواند به سؤالات پرسیده شده از آن پاسخ دهد. این سیستم داده های بیمار و سایر آیا تجارت الگوریتم عملی است؟ منابع داده موجود را استخراج می کند تا یک فرضیه را ایجاد کند ، که سپس یک طرح نمره دهی اعتماد به نفس ارائه می دهد. سایر برنامه های هوش مصنوعی شامل chatbots ، برنامه رایانه ای است که به صورت آنلاین برای پاسخ به سؤالات و کمک به مشتریان ، برای کمک به برنامه قرار ملاقات ها ، پیگیری یا کمک به بیماران از طریق فرآیند صدور صورتحساب و همچنین به دستیاران سلامت مجازی که بازخورد پزشکی اساسی را ارائه می دهند ، کمک می کند.

و در آخراز نظرعده‌ای پیشرفت هوش مصنوعی می ‌تواند از کنترل خارج شود و باعث عدم فرمان‌ برداری از انسان شود، با توجه به آنکه هوش مصنوعی می‌تواند بی آموزد و تصمیم‌ گیری کند و از طرفی خستگی‌ ناپذیر است شاید بتواند در آینده از کنترل خارج شده و دیگر از انسان‌ها نیز فرمان ‌برداری نداشته‌ باشد اما معتقدیم استفاده‌ی صحیح از چنین دانشی می‌ تواند آینده‌ی روشنی در برابر دیدگان انسان گشوده و آینده‌ی به مراتب ساده‌تر و حتی هیجان‌ انگیزتری را برای انسان‌ها رقم بزند همچنین می تواند باعث پیشرفت های چشمگیری در علم پزشکی و تجهیزات پزشکی شود و میتواند کمک های بسیاری به این جامعه بزرگ و بیماران ارائه دهد .

جایگاه هوش مصنوعی در تحلیل بازارهای مالی و سرمایه

بازارهای سرمایه مدرن با اجرای گسترده چندین فناوری الکترونیکی، دیجیتال ، محاسباتی و ارتباطات کار می کنند. این کاملاً متناسب است زیرا بازارهای سرمایه حجم عظیمی از داده ها را به طور منظم تولید می کنند. برخی از شرکت کنندگان ، فناوری های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را برای خودکارسازی فرایندهای معاملاتی به کار گرفته اند. برخی دیگر از الگوریتم های طراحی سفارشی برای ایجاد توصیه هایی برای مشتریان جهت تجارت در کلاس های مختلف استفاده می کنند. همچنین استفاده از چنین فن آوری هایی به فعالان بازار قدرت می بخشد تا بینش قدرتمندی درباره عملکرد بازارهای مدرن سرمایه ایجاد کنند . ما معتقدیم که هوش مصنوعی یک فاکتور قدرتمند در پیشرفت علمی در توسعه جهان دیجیتال داده محور خواهد بود.

همه چیز این روزهای اطراف ما محصول هوش است. با کمک هوش مصنوعی تعداد زیادی آیا تجارت الگوریتم عملی است؟ از محاسبات را در کسری از ثانیه و ردیابی بازارهایی که به سرعت نور تغییر می کنند تسهیل می کند. اکنون سیستم های معاملاتی هوش مصنوعی آماده اند تا موج دوم نوآوری را تقویت کنند ، موجی که مهمترین تحول در تاریخ مالی باشد. اگرچه اکثر شرکت ها از هوش مصنوعی برای کارآمد بودن در استفاده از هزینه استفاده می کنند ، اما ظرفیت هوش مصنوعی در بازارهای سرمایه فراتر از تصور است و می تواند برای سازمان ارزش ایجاد کند .هوش مصنوعی می تواند به شما کمک کند تا از زنجیره ارزش بالا بروید،

به اکوسیستم های جدید دسترسی پیدا کنید و نوآوری های بازار را سریعتر از همیشه معرفی کنید. هوش مصنوعی امکان کسب درآمد از خدمات و محصولات جدید را فراهم می کند و همچنین ارائه خدمات موجود را در بازارهای جغرافیایی ج

دید سودآور می کند. شفافیت و قابلیت ردیابی باید در اولویت اصلی شرکت های بازار سرمایه باشد که به فکر ساخت و استفاده از راه حل های هوش مصنوعی هستند. همچنین ، بیشتر شرکت های بازار سرمایه که در حال حاضر از هوش مصنوعی استفاده می کنند ، تمرکز خود را روی کارهایی که در حال حاضر انجام می دهند ، دارند. اما ارزش واقعی زمانی است که از دامنه هوش مصنوعی برای افزایش قضاوت انسان ، گسترش محصولات و خدمات

، بهبود تعاملات مشتری و ایجاد اعتماد و اطمینان در میان ذینفعان استفاده شود. هوش مصنوعی یک رویکرد مقرون به صرفه برای مدیریت ارائه می دهد و برای کمک به شما در بهبود شیوه های کاری و تقویت فعالیت های آینده شما آماده شده است. شرکت های بازار سرمایه هنوز در صددهستند تا ارزش کامل هوش مصنوعی و همه مواردی را که در معرض خطر است درک کنند.

انواع تحلیل‌های بازار سرمایه

عمده تجزیه و آیا تجارت الگوریتم عملی است؟ آیا تجارت الگوریتم عملی است؟ تحلیل بازار سهام را می توان در سه گروه عمده تقسیم کرد: بنیادی ، تکنیکال یا فنی و روانشناسی یا احساسی.

تحلیل بنیادی: هدف از تجزیه و تحلیل بنیادی این است که تعیین کنید آیا ارزش آینده یک

شرکت به طور دقیق در قیمت سهام فعلی آن منعکس شده است یا خیر. این نوع تجزیه و تحلیل نسبت های کلیدی یک کسب و کار را برای تعیین سلامت مالی آن بررسی می کند .هنگامی که یک بررسی بنیادی به پایان رسید ،

ممکن است تحلیلگر تصمیم بگیرد سهام یک فرصت جذاب است زیرا بازار چشم اندازهای آینده خود را دست کم گرفته است. اگر این ارزش به طور کامل در قیمت منعکس شود ، تحلیلگر ممکن است سهام را “نگهداری” یا “فروش” تشخیص دهد.

تحلیل تکنیکال: تحلیل گران تکنیکال برای ارزیابی تعیین قیمت بعدی سهام شرکت ، حرکات و روند معاملات اخیر را ارزیابی می کنند. به طور کلی ، تحلیل گران تکنیکال کمتر به اصول اساسی قیمت سهام توجه می کنند. تجزیه و تحلیل تکنیکال سعی در درک قسمت ریاضی گرافیک دارد.تحلیلگران تکنیکال برای ارزیابی خود از قیمت سهام شرکت به نمودار سهام اعتماد می کنند. و ممکن است هنگام ارزیابی حرکت بعدی سهام به دنبال سطح حمایت و مقاومت باشند.

تحلیل روانشناسی یا احساسی: تجزیه و تحلیل احساسی تلاش می کند تا بازار را ازنظر نگرش سرمایه گذاران اندازه گیری کند. تحلیل احساسی با این فرض شروع می شود.

که اکثر سرمایه گذاران اشتباه می کنند. به عبارت دیگر ، هنگامی که “انبوه سرمایه گذاران” معتقدند قیمت ها در یک جهت خاص قرار دارند ، بورس سهام می تواند ناامید کننده باشد.معمولاً از تحلیلگران روانشناسی به عنوان مخالفانی یاد می شود که قصد دارند بر خلاف نظر اکثریت بازار سرمایه گذاری کنند.

کدام روش آیا تجارت الگوریتم عملی است؟ بهترین است؟ پاسخ روشنی برای این سوال وجود ندارد. اما یادآوری سه چیز مهم است: عملکرد گذشته نتایج آینده را تضمین نمی کند ، نتایج واقعی متفاوت خواهد بود و بهترین روش ایجاد نمونه کارها براساس افق زمانی ، تحمل ریسک و اهداف شماست.

اگر ترجیح می دهید تجزیه و تحلیل مالی خود را با مطالعه نمودارها و بررسی روندها انجام دهید ، ذهنیت تجزیه و تحلیل تکنیکالیست را دارید. یا اگر تصمیمات سرمایه گذاری شما با توجه به امور مالی ، رشد درآمد ، سودآوری ، EPS و … هدایت می شود ، ذهنیت شما برای تحلیل بنیادی است. به طور خلاصه ، تحلیل بنیادی از رویکرد عملی و منطقی نسبت به سرمایه گذاری استفاده می کند در حالی که تحلیل تکنیکال به درک روانشناسی بازار کمک می کند.
در حالی که هر دو این روش های تجزیه و تحلیل مالی برای مطالعه شرایط بازار و تصمیم گیری در مورد سرمایه گذاری مفید هستند ، برخی از سرمایه گذاران از تجزیه و تحلیل تکنیکال استفاده می کنند ، در حالی که دیگران بسته به نوع تفکر خود ممکن است تحلیل بنیادی را انجام دهند. برخی از سرمایه گذاران حتی هر دو تکنیک را ترکیب می کنند تا بهترین های هر دو جهان را تجربه کنند.
به خاطر داشته باشید که با تغییر شرایط بازار ، بازده و ارزش اصلی قیمت سهام نوسان خواهد داشت.
ما با استفاده از هوش مصنوعی میخواهیم المان های هر قسمت رو با مصور سازی داده های آن درکنار هم قرار دهیم و ترکیبی از پازل های چیده شده در کنار هم داشته باشیم.به یاد داشته باشیم کمترین خطا زمانی حاصل میشود که بیشتر فاکتورهای ارزیابی تایید کننده دیگری باشند و درصد خطای آنها کم باشد.
در ادامه قصد داریم تا انواع هر کدام از روشهای عملی استفاده شده با معرفی و کاربرد آنها ومثال واقعی از بازار سرمایه ایران با کمک هوش مصنوعی قرار بدهیم.

شفافیت و صداقت در تجارت راهکارهای اصلی کسب و کارهای پایدار و با ثبات

شفافیت و صداقت در تجارت ، کلماتی پرکاربرد در دنیای امروزی هستند. که متاسفانه افراد کمی وجود دارند که واقعاً به آنها اعتقاد داشته و عمل کنند.

در کسب و کارها و حوزهٔ تجارت نیز افراد، کت و شلوارهای پر زرق و برق و گران قیمت به تن می‌کنند. تا بتوانند نظر مشتریان خود را به دروغ‌هایشان جلب کنند. و به عبارت دیگر دروغ‌های خود را با عنوان حرف‌های صادقانه به آنها بگویند.

به این ترتیب، تنها توضیحی که برای این موضوع وجود دارد این است که: در جامعهٔ ما ایرانی‌ها توافقی مخفیانه وجود دارد. در حقیقت همهٔ افراد با اینکه در اجتماع و در مقابل دیگران از ارزش‌های صادق بودن و همچنین شفافیت در کار صحبت می‌کنند. ولی هر کسی در تنهایی خود می‌داند چنین حرفهایی تنها برای ظاهر سازی گفته می‌شود و در واقعیت عملی نمی‌شوند.

شفافیت و صداقت در تجارت و کسب و کار درست است یا اشتباه؟

به بیان ساده‌تر دلیل این موضوع این است که، مردم ایران در بیشتر موقعیت‌ها به ظواهر و حاشیه‌ها اهمیت می‌دهند. و درگیر آن‌ها می‌شوند. و اصل موضوع را از یاد می‌برند. این دقیقاً همان اتفاقی است که برای چیزهای ارزشمندی مانند شفافیت و صداقت در تجارت افتاده است. افراد درمورد این ارزش‌ها نیز تنها خود را درگیر ظواهر کرده‌اند. و اصل مطل را فراموش کردند.

شفافیت و صداقت در تجارت و کسب و کار درست است یا اشتباه؟

ما در این مقاله قصد نداریم که دربارهٔ درست یا اشتباه بودن شفافیت و صداقت و همچنین کاربرد آنها در زندگی صحبت کنیم.

بلکه تمایل داریم کاربرد شفافیت و صداقت در تجارت و کسب و کار ها را مورد بررسی و ارزیابی قرار دهیم. و به این موضوع بپردازیم که داشتن شفافیت و صداقت در تجارت و کسب و کار ها باعث می‌شود. که شما با افزایش درامد رو به رو شوید. به بیان دیگر میخواهیم عنوان کنیم که چرا استفاده از این دو ارزش میتواند برایتان سود و منفعت به همراه داشته باشد.

روی صحبت ما در این مقاله بیشتر با صاحبان کسب و کار و تجارت‌هایی است که محتاطانه عمل می‌کنند. و اطلاعات زیادی را دربارهٔ خود در اختیار مشتریانشان قرار نمی‌دهند.

شاید شما نیز مانند خیلی از افراد دیگر به آنها حق بدهید. ولی اگر ما در این مقاله به شما نشان دهیم که به وسیلهٔ شفافیت و صداقت در تجارت با مشتریانتان قادر خواهید بود تا یک کسب و کار و تجارت موفق‌تری را برای خود به وجود بیاورید. باز هم حاضر نخواهید بود که نظر خود را تغییر دهید؟ و سیاست‌های موجود در رابطه با برقراری تعامل با مشتریان خود را عوض کنید؟

چرا دربارهٔ شفافیت و صداقت در تجارت و کسب و کار صحبت می‌کنیم؟

مدتی قبل یک مقاله در دربارهٔ اثرات شفاف سازی در تجارت را مطالعه کردم همین مقاله بود که تعریف و نگاه من را نسبت به تجارت موفق و درست شکل داد.

پیامی که قصد منتقل کردن آن را داشت بسیار ساده بود. در آن مقاله یک تکنیک بازاریابی ساده برای به وجود آوردن یک برند موفق و معتبر مطرح شده بود: به این صورت که، برای دست یابی به آن تنها کافی است اطلاعات را به ساده‌ترین و قابل فهم ترین شکل ممکن به مشتریان خود ارائه دهید. و به آنها در مورد تمام واقعیت‌ها و مسائل مربوط به محصولات و خدماتتان آگاهی دهید.

زیرا استراتژی اصلی یک کسب و کار و تجارت خوب و موفق این است که به مشتریان خود کمک کند تا بهترین تصمیمات را بگیرند.

ولی این نگاه من به کار، همواره با مخالفت‌های دیگران و همچنین همکارانم مواجه شده است. توضیحات مختلفی هم دربارهٔ علت مخالفتشان بیان می‌کنند:

  • “اگر همهٔ اطلاعات تجارت خود را در اختیار مشتریانمان قرار بدهیم، دیگر او چه احتیاجی به ما دارد؟”
  • یا “تو اروپایی فکر می‌کنی. در ایران این روش‌ها جواب نمی‌دهد.”
  • حتی بعضی از افراد برای توجیح مخالفتشان اینگونه بیان کرده‌اند که “مشتری تمایلی به شنیدن این مسائل از سمت شرکت‌ها ندارد. و فقط می‌خواهد که کارش انجام شود.”

همواره این توضیحات و دلیل تراشی ها آغازگر، بحث‌های طولانی دربارهٔ اهمیّت و تاثیرات شفافیت و صداقت در تجارت و کسب و کار ها بوده است.

دلیل اینکه صاحبان کسب و کار مسائل خود را از مشتریانشان پنهان می‌کنند چیست؟

امیدوارم تلاش‌هایم در این مقاله و همچنین دلایلی که برایتان ارائه می‌دهم قادر باشد جرأت کافی برای ایجاد تغییر در استراتژی تجاریتان در شما به وجود آورد.

دلیل اینکه صاحبان کسب و کار مسائل خود را از مشتریانشان پنهان می‌کنند چیست؟

برای اینکه به این سؤال راحت‌تر پاسخ دهیم. بهتر است که علت‌های صادق نبودن افراد را در زندگی فردی بررسی کنیم. چرا بهتر است همه‌چیز را با دوستانمان مطرح نکنیم؟ پاسخ این سؤال ساده است: زیرا ما همه تصور می‌کنیم که اطلاعات دادن زیاد به دیگران می‌تواند باعث آسیب‌پذیر شدن ما شود. مخصوصاً اگر که فرد مقابلمان تنها به دنبال منفعت و سود خود باشد. و اهمیّتی برای دیگران قائل نشود.

این موضوع برای یک شرکت نیز به همین صورت است. بیشتر کسب وکارها و تجارت‌ها معتقدند که اگر اطلاعات زیادی در اختیار مشتریان خود قرار دهند. در نتیجه باعث آسیب پذیر شدن آنها خوهد شد. بنابراین حاضر نیستند که از شفافیت و صداقت در تجارت و تعامل خود با مشتریانشان استفاده کنند.



اشتراک گذاری

دیدگاه شما

اولین دیدگاه را شما ارسال نمایید.