У сфері штучного інтелекту часто ігнорується той факт, що продуктивність моделі сильно залежить від якості даних, які вона отримує. Навіть один і той же AI-модель може давати зовсім різні результати, якщо вводити різні набори даних.
Цей феномен особливо яскраво проявляється на фінансових ринках. Припустимо, що ми надаємо AI-моделі застарілу інформацію про ціни або неповну картину ринку, тоді "сприйняте" AI ринкове середовище буде лише розмитою тінню реального світу, завжди відстаючи від фактичної динаміки ринку. У такому випадку рішення, які приймає AI, ймовірно, вже є застарілими і не можуть адаптуватися до швидко змінюваного ринкового середовища.
Якість рішень штучного інтелекту за своєю суттю залежить від ринкових вимірів, які він може "бачити". Високоякісні, реальні дані дозволяють штучному інтелекту точно оцінювати поточний стан ринку, а навіть можуть передбачати майбутні тенденції. Навпаки, низькоякісні або застарілі дані серйозно обмежують здатність штучного інтелекту приймати рішення.
Тому, розробляючи та застосовуючи системи ШІ, ми повинні звертати увагу не лише на оптимізацію алгоритмів та моделей, а й на якість і своєчасність даних. Лише забезпечивши, що ШІ може отримувати всебічну, точну та актуальну інформацію про ринок, можна повною мірою реалізувати його потенціал і приймати більш точні та цінні рішення.
У цей епоху, керовану даними, вислів «дані — це цар» особливо яскраво виявляється в сфері штучного інтелекту. Важливість якісних даних не можна ігнорувати, адже це ключ до того, щоб AI-системи могли «побачити» теперішнє та «передбачити» майбутнє.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
11 лайків
Нагородити
11
5
Поділіться
Прокоментувати
0/400
StablecoinEnjoyer
· 10год тому
Сміттєві дані потрапляють, сміттєві прогнози виходять!
Переглянути оригіналвідповісти на0
HappyToBeDumped
· 07-18 13:51
Сміттєві дані можуть навчити тільки сміттєвий штучний інтелект.
Переглянути оригіналвідповісти на0
GateUser-a5fa8bd0
· 07-18 13:50
Дані настільки дорогі, що це речі для багатих.
Переглянути оригіналвідповісти на0
SelfSovereignSteve
· 07-18 13:41
Сміття приходить, сміття йде, хто зрозумів, той зрозумів.
Переглянути оригіналвідповісти на0
DaoTherapy
· 07-18 13:35
Так само, як і непотрібний папір, можна навчити сміттєвий ШІ
У сфері штучного інтелекту часто ігнорується той факт, що продуктивність моделі сильно залежить від якості даних, які вона отримує. Навіть один і той же AI-модель може давати зовсім різні результати, якщо вводити різні набори даних.
Цей феномен особливо яскраво проявляється на фінансових ринках. Припустимо, що ми надаємо AI-моделі застарілу інформацію про ціни або неповну картину ринку, тоді "сприйняте" AI ринкове середовище буде лише розмитою тінню реального світу, завжди відстаючи від фактичної динаміки ринку. У такому випадку рішення, які приймає AI, ймовірно, вже є застарілими і не можуть адаптуватися до швидко змінюваного ринкового середовища.
Якість рішень штучного інтелекту за своєю суттю залежить від ринкових вимірів, які він може "бачити". Високоякісні, реальні дані дозволяють штучному інтелекту точно оцінювати поточний стан ринку, а навіть можуть передбачати майбутні тенденції. Навпаки, низькоякісні або застарілі дані серйозно обмежують здатність штучного інтелекту приймати рішення.
Тому, розробляючи та застосовуючи системи ШІ, ми повинні звертати увагу не лише на оптимізацію алгоритмів та моделей, а й на якість і своєчасність даних. Лише забезпечивши, що ШІ може отримувати всебічну, точну та актуальну інформацію про ринок, можна повною мірою реалізувати його потенціал і приймати більш точні та цінні рішення.
У цей епоху, керовану даними, вислів «дані — це цар» особливо яскраво виявляється в сфері штучного інтелекту. Важливість якісних даних не можна ігнорувати, адже це ключ до того, щоб AI-системи могли «побачити» теперішнє та «передбачити» майбутнє.