Abstrato

Machine Learning 2018: Inteligência artificial na contribuição -Darko Matovski-causaLens

Darko Matovski

As estimativas sobre os movimentos financeiros são fundamentalmente consideradas informação de organização do tempo. Esta é sempre a situação para dados constantes criados a partir de dispositivos relacionados. As informações sobre a organização do tempo são notáveis ??devido à proximidade das qualidades transitórias. Construir modelos utilizando este tipo de informação é problemático e requer um domínio específico, ao mesmo tempo que existem numerosos cálculos acessíveis para investigação e demonstração. Os gadgets associados criam uma organização do tempo, por exemplo, informação que mostra como uma variável ou estimativa específica muda após algum tempo. Pelas motivações por detrás da estrutura de um modelo financeiro, a informação de qualquer tipo (conteúdo, imagens, voz, vídeo, etc.) é finalmente transformada no tipo de disposição temporal. Em qualquer caso, não existem muitos dispositivos para investigar adequadamente este tipo de informação utilizando inovações de ponta como a IA e a IA. Recentemente, os analistas financeiros têm utilizado modelos básicos e modelos econométricos criados no século anterior. Os cálculos actuais, por exemplo, a IA e as novas fontes de informação continuam a alterar totalmente a essência da demonstração e avaliação financeira. No entanto, a apropriação dos actuais modelos de IA na investigação monetária tem sido moderada, fundamentalmente devido à ausência de inovação e capacidade. causaLens construiu o primeiro investigador de informação virtual baseado em IA do mundo, adequado para ver informação de organização de enorme âmbito e tempo com um esforço humano insignificante. Biografia: Darko Matovski trabalha na causaLens, Reino Unido