В области искусственного интеллекта часто игнорируется тот факт, что производительность модели в значительной степени зависит от качества данных, которые она получает. Даже одна и та же AI-модель, когда ей вводят разные наборы данных, может выдавать совершенно разные результаты.
Это явление особенно очевидно на финансовых рынках. Предположим, что мы предоставляем модели ИИ устаревшую информацию о ценах или неполную картину рынка, тогда "восприятие" ИИ рыночной среды будет лишь нечетким отражением реального мира, всегда отстающим от фактической динамики рынка. В этом случае решения, принимаемые ИИ, скорее всего, будут устаревшими и не смогут адаптироваться к стремительно меняющейся рыночной среде.
Качество решений ИИ в своей сути зависит от тех рыночных измерений, которые он может «увидеть». Данные высокого качества в реальном времени позволяют ИИ точно понимать текущее состояние рынка и даже могут предсказывать будущие тенденции. Напротив, данные низкого качества или устаревшие сильно ограничивают способности ИИ к принятию решений.
Поэтому при разработке и применении систем ИИ мы должны обращать внимание не только на оптимизацию алгоритмов и моделей, но и на качество и своевременность данных. Только обеспечив ИИ доступ к полным, точным и актуальным рыночным данным, мы сможем в полной мере раскрыть его потенциал и принимать более точные и ценные решения.
В эту эпоху, управляемую данными, фраза "данные - это король" особенно ярко проявляется в области ИИ. Важность качественных данных нельзя недооценивать, они являются ключом к тому, чтобы ИИ-системы "увидели" настоящее и "предсказали" будущее.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
11 Лайков
Награда
11
5
Поделиться
комментарий
0/400
StablecoinEnjoyer
· 10ч назад
Мусорные данные – мусорный прогноз!
Посмотреть ОригиналОтветить0
HappyToBeDumped
· 07-18 13:51
Мусорные данные могут обучить только мусорный ИИ.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GateUser-a5fa8bd0
· 07-18 13:50
Данные такие дорогие, это вещи для богатых.
Посмотреть ОригиналОтветить0
SelfSovereignSteve
· 07-18 13:41
С мусором приходит мусор, кто понимает, тот понимает.
В области искусственного интеллекта часто игнорируется тот факт, что производительность модели в значительной степени зависит от качества данных, которые она получает. Даже одна и та же AI-модель, когда ей вводят разные наборы данных, может выдавать совершенно разные результаты.
Это явление особенно очевидно на финансовых рынках. Предположим, что мы предоставляем модели ИИ устаревшую информацию о ценах или неполную картину рынка, тогда "восприятие" ИИ рыночной среды будет лишь нечетким отражением реального мира, всегда отстающим от фактической динамики рынка. В этом случае решения, принимаемые ИИ, скорее всего, будут устаревшими и не смогут адаптироваться к стремительно меняющейся рыночной среде.
Качество решений ИИ в своей сути зависит от тех рыночных измерений, которые он может «увидеть». Данные высокого качества в реальном времени позволяют ИИ точно понимать текущее состояние рынка и даже могут предсказывать будущие тенденции. Напротив, данные низкого качества или устаревшие сильно ограничивают способности ИИ к принятию решений.
Поэтому при разработке и применении систем ИИ мы должны обращать внимание не только на оптимизацию алгоритмов и моделей, но и на качество и своевременность данных. Только обеспечив ИИ доступ к полным, точным и актуальным рыночным данным, мы сможем в полной мере раскрыть его потенциал и принимать более точные и ценные решения.
В эту эпоху, управляемую данными, фраза "данные - это король" особенно ярко проявляется в области ИИ. Важность качественных данных нельзя недооценивать, они являются ключом к тому, чтобы ИИ-системы "увидели" настоящее и "предсказали" будущее.