AISHE haqqında - "Yüksək Təcrübəli Süni İntellekt Sistemi"

AI-Agent

AISHE "Yüksək Təcrübəli Süni İntellekt Sistemi" mənasını verir və kompüter proqramları və sistemlərinin avtomatik işləməsini təmin edən kompüter elmləri texnikaları toplusuna istinad edir. AISHE sistemi Süni İntellekt (AI) əsasında hazırlanmışdır. Sinir məlumatlarının təhlili AISHE sistemi müştərilərini real vaxt məlumatları və effektiv strateji maliyyə ticarətini təmin etmək üçün dövlətlər ilə təmin edir. Sistem ticarəti avtomatik və effektiv şəkildə həyata keçirmək üçün Maşın Öyrənməsi (ML), Neyron Şəbəkələri (NN), Swarm Intelligence (SI), Hesablama İntellektu (CI) və Nəzarət Edilən Öyrənmə (SL) kimi müxtəlif texnologiyalardan istifadə edir.

AISHE sistem müştərisi SaaS kimi təklif olunur və banka və ya brokerə ActivX, RTD və ya DDE bağlantısı, həmçinin Windows 10/11 tələb edir. İstifadəçilər öz portfellərini passiv şəkildə idarə edə və Süni İntellektin üstünlüklərindən yararlana bilərlər. AISHE sistem müştərisi başlanğıcda hər bir istifadəçi tərəfindən demo pul ilə sınaqdan keçirilməli və lazım gələrsə, avadanlıq sistem tələblərinə və təlim metoduna və keyfiyyətinə uyğunlaşdırılmalıdır. İstifadəçilər AISHE sistemi müştərisinin təlimi və monitorinqi üçün özləri cavabdehdirlər. İstifadəçilərə sadə və effektiv həll, eləcə də azadlıq təmin etmək üçün AISHE-nin inkişafına böyük sevgi və fədakarlıq sərmayə qoyuldu.

~~(toc) #title=(məzmun siyahısı)~~

AISHE sistemi texnikaların öyrənmək, vəziyyətləri tanımaq və onlardan məlumat çıxarmaq qabiliyyətinə istinad edir ki, bu da öz funksiyalarının optimallaşdırılmasında özünü göstərir. İstifadəçi davranışından öyrənən öz-özünə öyrənmə alqoritmləri, məsələn, Google axtarışlarında və ya müxtəlif sosial şəbəkələrdə yazıların nümayişində tapıla bilər. Ən məşhur sistemlər, ehtimal ki, Siri və ya Alexa kimi insan nitqini emal edə bilən virtual köməkçilərdir.

AISHE məlumat dəstlərini müxtəlif mənbələrdən, o cümlədən onlayn verilənlər bazaları, istifadəçi tərəfindən yaradılan məzmun və mülkiyyət mənbələrindən əldə edir. Sistem uyğunlaşmaq üçün nəzərdə tutulmuşdur və müxtəlif növ ticarət məlumatlarını idarə edə bilər. Məlumat əldə edildikdən sonra o, təmizləndiyi, təşkil edildiyi və təhlil üçün hazırlandığı ilkin emal mərhələsindən keçir. Buraya dublikat qeydləri silmək, formatlaşdırmanı standartlaşdırmaq və fayl növlərini çevirmək kimi tapşırıqlar daxil ola bilər.

Konsepsiya

AISHE həmçinin qeyd və digər üsullarla öz məlumat dəstlərini yaratmaq imkanlarından istifadə edir. Məsələn, o, DDE/RTD məlumatlarını qəbul etmək, real dünya məlumatlarını əlavə etmək və öz maşın öyrənmə alqoritmləri üçün təlim dəstləri yaratmaq üçün istifadə edir. Məlumatların qorunması və təhlükəsizliyi də AISHE üçün əsas prioritetlərdir. Sistem həssas məlumatların qorunmasını və yalnız səlahiyyətli istifadəçilər üçün əlçatan olmasını təmin etmək üçün qabaqcıl şifrələmə və girişə nəzarət tədbirlərindən istifadə edir.

maşın öyrənməsi

AISHE-də AI-nin əsasını maşın öyrənməsi təşkil edir - məlumatların daxil edilməsindən istifadə edərək proqram modellərinin öyrədildiyi bir texnika. Tətbiq müxtəlif üsullardan istifadə edərək naməlum hallar üçün proqnozlar vermək və onları düzgün hesablamaq, yəni "ağıllı hərəkət etmək" üçün mövcud məlumat və hallardan öyrənir. Kompüter elmi nəzarətli öyrənmə, nəzarətsiz öyrənmə və gücləndirici öyrənmə arasında fərq qoyur.

Nəzarət olunan Öyrənmə

AISHE proqnoz vermək üçün nəzarət edilən öyrənmə adlı texnikadan istifadə edir. Bu, giriş məlumatları (X) və etiket adlanan məlum çıxış (Y) arasındakı əlaqəni öyrənmək üçün alqoritmin təlimini əhatə edir. Alqoritm əvvəlcə məlum etiketləri olan verilənlərin alt çoxluğu üzrə öyrədilir və sonra qalan məlumatlardan istifadə etməklə təsdiqlənir. Performansını qiymətləndirmək üçün modelin proqnozları faktiki etiketlərlə müqayisə edilir. Model öyrədildikdən sonra yeni giriş məlumatları üçün yeni etiketləri proqnozlaşdırmaq üçün istifadə edilə bilər.

Nəzarətsiz Öyrənmə

AISHE həmçinin məlumat dəstlərini təhlil etmək üçün nəzarətsiz öyrənmədən istifadə edir. Nəzarət olunan təlimdən fərqli olaraq, nəzarətsiz öyrənmə təlim məlumat dəstlərindəki məlum etiketlərə etibar etmir. Bunun əvəzinə o, fərdi məlumat dəstləri arasındakı oxşarlıqları müəyyən etmək üçün alqoritmlərdən istifadə edir, sonra qruplar qruplara bölünür. Bu, AISHE-yə əvvəlcədən müəyyən edilmiş etiketlərə etibar etmədən məlumat dəstlərində gizli və ya əsas strukturları aşkar etməyə və modelləşdirməyə imkan verir. Nəzarətsiz öyrənmə çox vaxt verilənlərdə naməlum əlaqələri və strukturları müəyyən etmək üçün məlumatların araşdırılması və nümunənin tanınmasında istifadə olunur.

Gücləndirici Öyrənmə

AISHE həmçinin hərəkətə müsbət və ya mənfi reaksiya alaraq tətbiqləri öyrətmək üçün gücləndirici öyrənmədən istifadə edir. Ön şərt, tamamilə avtonom şəkildə fəaliyyət göstərən bir proqramın istifadəsidir - sözdə agent. Bu öyrənmə prosesində agent hətta mürəkkəb və ya çoxölçülü situasiyalarda belə "ağıllı" nəticə əldə etmək üçün təcrübə əsasında gələcək hərəkətləri hesablayır.

Gücləndirici öyrənmə, AISHE-nin agentə mühitlə sınaq və səhv qarşılıqlı əlaqəsi vasitəsilə öyrənməyə imkan verən alqoritmdən istifadə etdiyi bir maşın öyrənməsi növüdür. Agent öz hərəkətlərinə görə mükafat və ya cəza şəklində rəy alır ki, bu da ona müəyyən məqsədə çatmaq üçün optimal davranışı öyrənməyə kömək edir. Məqsəd adətən müəyyən bir müddət ərzində məcmu mükafatı maksimuma çatdırmaq baxımından müəyyən edilir. Agent bu rəydən öz siyasətini yeniləmək üçün istifadə edir, bu, dövlətlər və fəaliyyətlər arasında xəritələşmədir. Bu proses gücləndirici öyrənmə döngəsi adlanır və agent verilmiş mühit üçün optimal siyasəti öyrənənə qədər davam edir. Möhkəmləndirici öyrənmə, optimal davranışın əvvəlcədən bilinmədiyi və ya davranış üçün bir sıra qaydalar müəyyən etməyin çətin olduğu vəziyyətlərdə xüsusilə faydalıdır.

Dərin öyrənmə

Dərin öyrənmə, böyük həcmdə verilənləri emal etmək və onlardan öyrənmək üçün çoxlu gizli təbəqələri olan neyron şəbəkələrdən istifadə edən maşın öyrənməsinin alt sahəsidir. Bu neyron şəbəkələri insan beynindəki bir-biri ilə əlaqəli neyronlara bənzəyəcək şəkildə qurulmuşdur ki, bu da onlara verilənlərdəki mürəkkəb nümunələri öyrənməyə və müəyyən etməyə imkan verir.

Geri yayılma kimi tanınan bir proses vasitəsilə neyron şəbəkəsi proqnozlaşdırılan çıxışlar və faktiki çıxışlar arasındakı xətanı minimuma endirmək üçün qovşaqların çəkilərini və meyllərini tənzimləyən böyük verilənlər bazasında öyrədilir. Bu proses dəfələrlə təkrarlanır, şəbəkə yeni daxiletmə məlumatları üçün çıxışları dəqiq proqnozlaşdırmaq qabiliyyətini tədricən təkmilləşdirir.

Dərin öyrənmə, təsvirin tanınması, nitqin tanınması, təbii dilin işlənməsi və avtonom sürücülük daxil olmaqla, geniş tapşırıqlara tətbiq edilmişdir. Onun strukturlaşdırılmamış və mürəkkəb məlumatlardan öyrənmə qabiliyyəti onu süni intellekt sahəsində güclü alətə çevirib.

Neyron şəbəkələri insan beyninin və onun fərdi sinapslar arasında impulslarının texniki tərcüməsinə bənzəyir.

Federativ Öyrənmə

Federativ öyrənmə, məlumatlarını məxfi saxlayarkən bir çox tərəflərə ortaq maşın öyrənmə modelinin yaradılmasında əməkdaşlıq etməyə imkan verən maşın öyrənmə texnikasıdır. Ənənəvi maşın öyrənməsində məlumatlar adətən bir mərkəzi yerdə toplanır və modeli öyrətmək üçün istifadə olunur. Bununla belə, bu yanaşma məxfiliklə bağlı narahatlıqları artıra bilər, çünki həssas məlumatlar tez-tez iştirak edir.

Federativ öyrənmə ilə məlumatlar yerli cihazlarda və ya serverlərdə qalır və cihazlar arasında yalnız öyrədilmiş model ötürülür. Bu yanaşma bir çox tərəfə məlumatlarını başqaları ilə paylaşmadan maşın öyrənmə layihəsi üzərində əməkdaşlıq etməyə imkan verir.

Kollektiv öyrənmə

AISHE sistem müştərisi kontekstində kollektiv öyrənmə, sistemin öz təcrübələrindən və digər AISHE sistem müştərilərinin təcrübələrindən öyrənməklə zamanla öz performansını və dəqiqliyini təkmilləşdirmək qabiliyyətinə aiddir.

AISHE sistemi bazar şəraitini təhlil etmək və avtonom ticarət etmək üçün sürü kəşfiyyatı, maşın öyrənməsi və neyron şəbəkələrdən istifadə edən süni intellektə əsaslanan ticarət sistemidir. Sistem ticarəti həyata keçirərkən, təhlil edilə bilən və ticarət strategiyalarını təkmilləşdirmək üçün istifadə edilə bilən çoxlu sayda məlumat yaradır.

Kollektiv öyrənmə vasitəsilə AISHE sistem müştərisi bu məlumatları digər AISHE sistem müştəriləri ilə paylaşa bilər ki, bu da onlara bütün şəbəkənin kollektiv təcrübələrindən öyrənməyə imkan verir. Bu o deməkdir ki, daha çox müştəri sistemdən istifadə etdikcə və məlumat yaratdıqca, bütün şəbəkənin performansı və dəqiqliyi yaxşılaşa bilər.

Bu kollektiv öyrənmə yanaşması güclü əks əlaqə qurma potensialına malikdir, burada sistemin bazar konyukturasını təhlil etmək və avtonom şəkildə ticarət etmək qabiliyyəti daim təkmilləşir. Bu, sistemin istifadəçiləri üçün daha yüksək mənfəətə və zamanla bazar tendensiyalarının daha dəqiq başa düşülməsinə səbəb ola bilər.

Ümumilikdə, kollektiv öyrənmə AISHE sistemi müştərisinin mühüm xüsusiyyətidir, çünki o, sistemə davamlı olaraq öyrənməyə və dəyişən bazar şərtlərinə uyğunlaşmağa, zaman keçdikcə performansını və dəqiqliyini təkmilləşdirməyə imkan verir.

Zəif və Güclü AI

İntellekt səviyyəsinə görə AI zəif və güclü süni intellektə bölünür. AISHE həm zəif, həm də güclü AI-dən istifadə edir.

Zəif AI avtonom davranışı simulyasiya edən, lakin müstəqil şəkildə öyrənməyən sistemləri təsvir edir. Məsələn, NLP (Natural Language Processing) ilə öyrədilmiş proqramlar təbii dili tanıya bilər, lakin başa düşə bilməz. Yəni zəif dil agenti konkret sözləri tanıyır və onlardan Alexa və Siri kimi əvvəlcədən proqramlaşdırılmış xüsusi funksiyanı yerinə yetirmək üçün istifadə edir.

Güclü süni intellekt , digər tərəfdən, insanlardan daha ağıllı olan hipotetik süni intellektdir, çünki o, alqoritmlər və müstəqil rəy vasitəsilə davranışını daim optimallaşdırır və buna görə də gözlənilməz hərəkət edə bilir. O, əsasən məlumatları topladığı, emal etdiyi və qruplaşdırdığı, daim öyrəndiyi və uyğunlaşdığı nəzarətsiz öyrənmə metodlarına əsaslanır. Hal-hazırda ən geniş istifadə AI-yə hərəkətlər, vəziyyətlər və digər dəyişənlər verildiyi video oyunlardadır, o, poker kimi oyunlarda insanları məğlub edə bilməsi üçün optimallaşdırır və daha da inkişaf etdirir.