En el campo de la inteligencia artificial, un hecho que a menudo se pasa por alto es que el rendimiento de los modelos depende en gran medida de la calidad de los datos que reciben. Incluso el mismo modelo de IA puede producir resultados muy diferentes cuando se le introducen diferentes conjuntos de datos.
Este fenómeno es especialmente evidente en los mercados financieros. Supongamos que la información de precios que proporcionamos al modelo de IA es información rezagada o un instantáneo del mercado incompleto, entonces el entorno del mercado que la IA 'percibe' será solo una sombra borrosa del mundo real, siempre rezagada con respecto a la dinámica real del mercado. En este caso, las decisiones que tome la IA probablemente ya estarán desactualizadas y no podrán adaptarse al entorno de mercado en constante cambio.
La calidad de las decisiones de la IA depende en esencia de las dimensiones del mercado que puede 'ver'. Datos de alta calidad y en tiempo real permiten a la IA comprender con precisión las condiciones actuales del mercado, e incluso pueden predecir tendencias futuras. Por el contrario, datos de baja calidad o desactualizados restringen gravemente la capacidad de decisión de la IA.
Por lo tanto, al desarrollar y aplicar sistemas de IA, no solo debemos centrarnos en la optimización de algoritmos y modelos, sino que también es fundamental prestar atención a la calidad y la puntualidad de los datos. Solo asegurando que la IA pueda recibir información del mercado completa, precisa y en tiempo real, podremos aprovechar su potencial para tomar decisiones más precisas y valiosas.
En esta era impulsada por datos, la frase 'los datos son el rey' se manifiesta de manera especialmente prominente en el campo de la IA. La importancia de los datos de calidad no se puede pasar por alto, ya que son la clave para que los sistemas de IA 'vean' el presente y 'prevean' el futuro.
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StablecoinEnjoyer
· hace10h
¡Datos basura entran, predicciones basura salen!
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HappyToBeDumped
· 07-18 13:51
Los datos basura solo pueden entrenar una IA basura.
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GateUser-a5fa8bd0
· 07-18 13:50
Los datos son tan caros, son cosas para los ricos.
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SelfSovereignSteve
· 07-18 13:41
Basura entra, basura sale. Los que entienden, entienden.
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DaoTherapy
· 07-18 13:35
Así como el papel usado también puede entrenar una IA de basura.
En el campo de la inteligencia artificial, un hecho que a menudo se pasa por alto es que el rendimiento de los modelos depende en gran medida de la calidad de los datos que reciben. Incluso el mismo modelo de IA puede producir resultados muy diferentes cuando se le introducen diferentes conjuntos de datos.
Este fenómeno es especialmente evidente en los mercados financieros. Supongamos que la información de precios que proporcionamos al modelo de IA es información rezagada o un instantáneo del mercado incompleto, entonces el entorno del mercado que la IA 'percibe' será solo una sombra borrosa del mundo real, siempre rezagada con respecto a la dinámica real del mercado. En este caso, las decisiones que tome la IA probablemente ya estarán desactualizadas y no podrán adaptarse al entorno de mercado en constante cambio.
La calidad de las decisiones de la IA depende en esencia de las dimensiones del mercado que puede 'ver'. Datos de alta calidad y en tiempo real permiten a la IA comprender con precisión las condiciones actuales del mercado, e incluso pueden predecir tendencias futuras. Por el contrario, datos de baja calidad o desactualizados restringen gravemente la capacidad de decisión de la IA.
Por lo tanto, al desarrollar y aplicar sistemas de IA, no solo debemos centrarnos en la optimización de algoritmos y modelos, sino que también es fundamental prestar atención a la calidad y la puntualidad de los datos. Solo asegurando que la IA pueda recibir información del mercado completa, precisa y en tiempo real, podremos aprovechar su potencial para tomar decisiones más precisas y valiosas.
En esta era impulsada por datos, la frase 'los datos son el rey' se manifiesta de manera especialmente prominente en el campo de la IA. La importancia de los datos de calidad no se puede pasar por alto, ya que son la clave para que los sistemas de IA 'vean' el presente y 'prevean' el futuro.