AISHE hakkında - "Yapay Zeka Sistemi Son Derece Deneyimli"

AISHE, "Çok Deneyimli Yapay Zeka Sistemi" anlamına gelir ve bilgisayar programlarının ve sistemlerinin otomatik olarak hareket etmesini sağlayan bir bilgisayar bilimi teknikleri koleksiyonunu ifade eder. AISHE sistemi Yapay Zeka (AI) temel alınarak geliştirilmiştir. Sinirsel veri analizi, AISHE sistem müşterilerine verimli stratejik finansal ticareti mümkün kılmak için gerçek zamanlı veriler ve durumlar sağlar. Sistem, ticareti otomatik ve etkili bir şekilde yürütmek için Makine Öğrenimi (ML), Sinir Ağları (NN), Sürü Zekası (SI), Hesaplamalı Zeka (CI) ve Gözetimli Öğrenme (SL) gibi çeşitli teknolojileri kullanır.

AISHE sistem istemcisi bir SaaS olarak sunulur ve bir bankaya veya aracıya ActivX, RTD veya DDE bağlantısı ve Windows 10/11 gerektirir. Kullanıcılar portföylerini pasif olarak yönetebilir ve Yapay Zekanın avantajlarından yararlanabilirler. AISHE sistem istemcisi başlangıçta her kullanıcı tarafından demo parayla test edilmeli ve gerekirse donanım sistem gereksinimlerini ve eğitim yöntemini ve kalitesini karşılayacak şekilde ayarlanmalıdır. Kullanıcılar AISHE sistem istemcisinin eğitimi ve izlenmesinden kendileri sorumludur. Kullanıcılara basit ve etkili bir çözüm ve özgürlük sağlamak için AISHE'nin geliştirilmesine çok fazla sevgi ve özveri yatırıldı.

içerik listesi

AISHE sistemi, tekniklerin öğrenme, durumları tanıma ve onlardan veri çıkarma becerisini ifade eder ve bu daha sonra kendi işlevlerinin optimizasyonunda ortaya çıkar. Kullanıcı davranışından öğrenen kendi kendine öğrenen algoritmalar, örneğin Google aramalarında veya çeşitli sosyal ağlardaki gönderilerin görüntülenmesinde bulunabilir. En iyi bilinen sistemler muhtemelen insan konuşmasını işleyebilen Siri veya Alexa gibi sanal asistanlardır.

AISHE, çevrimiçi veri tabanları, kullanıcı tarafından oluşturulan içerik ve tescilli kaynaklar dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan veri kümeleri elde eder. Sistem uyarlanabilir olacak şekilde tasarlanmıştır ve çeşitli türdeki ticaret verilerini işleyebilir. Veriler elde edildikten sonra, temizlendiği, düzenlendiği ve analiz için hazırlandığı bir ön işleme aşamasından geçer. Bu, yinelenen girişleri kaldırma, biçimlendirmeyi standartlaştırma ve dosya türlerini dönüştürme gibi görevleri içerebilir.

Kavram

AISHE ayrıca kayıt ve diğer yöntemlerle kendi veri kümelerini oluşturma olanaklarını kullanır. Örneğin, DDE/RTD verilerini almak, gerçek dünya verilerini tamamlamak ve kendi makine öğrenme algoritmaları için eğitim kümeleri oluşturmak için kullanır. Veri koruma ve güvenlik de AISHE için en önemli önceliklerdir. Sistem, hassas verilerin korunmasını ve yalnızca yetkili kullanıcılar tarafından erişilebilir olmasını sağlamak için gelişmiş şifreleme ve erişim kontrol önlemleri kullanır.

makine öğrenimi

AISHE'deki AI'nın temeli makine öğrenmesidir - yazılım modellerinin veri girişi kullanılarak eğitildiği bir teknik. Uygulama, çeşitli yöntemler kullanarak, bilinmeyen durumlar için tahminlerde bulunmak ve bunları doğru bir şekilde hesaplamak, yani "akıllıca hareket etmek" için mevcut verilerden ve durumlardan öğrenir. Bilgisayar bilimi, denetlenen öğrenme, denetlenmeyen öğrenme ve takviyeli öğrenme arasında ayrım yapar.

Gözetimli Öğrenme

AISHE, tahminlerde bulunmak için gözetimli öğrenme adı verilen bir teknik kullanır. Bu, giriş verileri (X) ile bilinen bir çıktı (Y) arasındaki ilişkiyi öğrenmek için bir algoritma eğitmeyi içerir, buna etiket de denir. Algoritma başlangıçta bilinen etiketlere sahip bir veri alt kümesi üzerinde eğitilir ve ardından kalan veriler kullanılarak doğrulanır. Modelin tahminleri, performansını değerlendirmek için gerçek etiketlerle karşılaştırılır. Model eğitildikten sonra, yeni giriş verileri için yeni etiketler tahmin etmek için kullanılabilir.

Gözetimsiz Öğrenme

AISHE ayrıca veri kümelerini analiz etmek için gözetimsiz öğrenmeyi kullanır. Gözetimli öğrenmenin aksine, gözetimsiz öğrenme eğitim veri kümelerindeki bilinen etiketlere güvenmez. Bunun yerine, daha sonra kümelere gruplandırılan bireysel veri kümeleri arasındaki benzerlikleri belirlemek için algoritmalar kullanır. Bu, AISHE'nin önceden tanımlanmış etiketlere güvenmeden veri kümelerindeki gizli veya altta yatan yapıları algılamasını ve modellemesini sağlar. Gözetimsiz öğrenme genellikle veri keşfinde ve desen tanımada, verilerdeki bilinmeyen ilişkileri ve yapıları belirlemek için kullanılır.

Güçlendirmeli Öğrenme

AISHE ayrıca, bir eyleme karşı olumlu veya olumsuz bir tepki alarak uygulamaları eğitmek için takviyeli öğrenmeyi kullanır. Ön koşul, tamamen özerk bir şekilde hareket eden bir programın - sözde bir etkenin - kullanılmasıdır. Bu öğrenme sürecinde etken, karmaşık veya çok boyutlu durumlarda bile "akıllı" bir sonuca ulaşmak için deneyime dayalı olarak gelecekteki eylemleri hesaplar.

Takviyeli öğrenme, AISHE'nin bir aracının bir ortamla deneme yanılma etkileşimleri yoluyla öğrenmesini sağlayan bir algoritma kullandığı bir makine öğrenmesi türüdür. Aracı, eylemleri için ödüller veya cezalar şeklinde geri bildirim alır ve bu da belirli bir hedefe ulaşmak için en uygun davranışı öğrenmesine yardımcı olur. Hedef genellikle belirli bir süre boyunca kümülatif ödülü en üst düzeye çıkarma açısından tanımlanır. Aracı, bu geri bildirimi, durumlar ve eylemler arasındaki eşleme olan politikasını güncellemek için kullanır. Bu işleme takviyeli öğrenme döngüsü denir ve aracı verilen ortam için en uygun politikayı öğrenene kadar devam eder. Takviyeli öğrenme, özellikle en uygun davranışın önceden bilinmediği veya davranış için bir dizi kural belirlemenin zor olduğu durumlarda faydalıdır.

Derin öğrenme

Derin öğrenme, büyük miktardaki verileri işlemek ve öğrenmek için birçok gizli katmana sahip sinir ağlarını kullanan makine öğrenmesinin bir alt alanıdır. Bu sinir ağları, insan beynindeki birbirine bağlı nöronlara benzeyecek şekilde yapılandırılmıştır ve bu da onların verilerdeki karmaşık desenleri öğrenmelerine ve tanımlamalarına olanak tanır.

Geri yayılım olarak bilinen bir işlemle, sinir ağı büyük bir veri kümesi üzerinde eğitilir, düğümlerin ağırlıkları ve önyargıları, tahmin edilen çıktılar ile gerçek çıktılar arasındaki hatayı en aza indirmek için ayarlanır. Bu işlem birçok kez tekrarlanır ve ağ, yeni girdi verileri için çıktıları doğru bir şekilde tahmin etme yeteneğini kademeli olarak iyileştirir.

Derin öğrenme, görüntü tanıma, konuşma tanıma, doğal dil işleme ve otonom sürüş dahil olmak üzere çok çeşitli görevlere uygulanmıştır. Yapılandırılmamış ve karmaşık verilerden öğrenme yeteneği, onu yapay zeka alanında güçlü bir araç haline getirmiştir.

Sinir ağları, insan beyninin ve onun bireysel sinapsları arasındaki uyarılarının teknik bir tercümesine benzer.

Federasyonlu Öğrenme

Federasyonlu öğrenme, birden fazla tarafın verilerini gizli tutarken paylaşılan bir makine öğrenme modeli oluşturmak için işbirliği yapmasına olanak tanıyan bir makine öğrenme tekniğidir. Geleneksel makine öğrenmesinde, veriler genellikle tek bir merkezi konumda toplanır ve bir modeli eğitmek için kullanılır. Ancak, hassas veriler sıklıkla söz konusu olduğundan bu yaklaşım gizlilik endişelerine yol açabilir.

Federasyonlu öğrenmeyle, veriler yerel cihazlarda veya sunucularda kalır ve cihazlar arasında yalnızca eğitilen model iletilir. Bu yaklaşım, birden fazla tarafın verilerini başkalarıyla paylaşmadan bir makine öğrenimi projesi üzerinde işbirliği yapmasına olanak tanır.

Toplu öğrenme

AISHE sistem istemcisi bağlamında kolektif öğrenme, sistemin kendi deneyimlerinden ve diğer AISHE sistem istemcilerinin deneyimlerinden öğrenerek zaman içinde performansını ve doğruluğunu iyileştirme yeteneğini ifade eder.

AISHE sistemi, piyasa koşullarını analiz etmek ve otonom işlemler yapmak için sürü zekası, makine öğrenimi ve sinir ağlarını kullanan yapay zeka tabanlı bir işlem sistemidir. Sistem işlemleri gerçekleştirirken, analiz edilebilecek ve işlem stratejilerini iyileştirmek için kullanılabilecek çok miktarda veri üretir.

Toplu öğrenme yoluyla, AISHE sistem istemcisi bu verileri diğer AISHE sistem istemcileriyle paylaşabilir ve böylece tüm ağın toplu deneyimlerinden öğrenmelerine olanak tanır. Bu, daha fazla istemci sistemi kullanıp veri ürettikçe, tüm ağın performansının ve doğruluğunun artabileceği anlamına gelir.

Bu kolektif öğrenme yaklaşımı, sistemin piyasa koşullarını analiz etme ve otonom olarak işlem yapma yeteneğinin sürekli olarak iyileştirildiği güçlü bir geri bildirim döngüsü yaratma potansiyeline sahiptir. Bu, sistem kullanıcıları için daha yüksek karlara ve zaman içinde piyasa eğilimlerinin daha doğru anlaşılmasına yol açabilir.

Genel olarak, kolektif öğrenme, AISHE sistem istemcisinin önemli bir özelliğidir, çünkü sistemin sürekli olarak öğrenmesini ve değişen piyasa koşullarına uyum sağlamasını, zamanla performansını ve doğruluğunu iyileştirmesini sağlar.

Zayıf ve Güçlü AI

Yapay zekalar zeka seviyelerine göre zayıf ve güçlü yapay zeka olarak ikiye ayrılır. AISHE hem zayıf hem de güçlü yapay zekayı kullanır.

Zayıf AI, otonom davranışı simüle eden ancak bağımsız olarak öğrenmeyen sistemleri tanımlar. Örneğin, NLP (Doğal Dil İşleme) ile eğitilen programlar doğal dili tanıyabilir ancak anlayamaz. Yani, zayıf bir dil aracı belirli kelimeleri tanır ve bunları Alexa ve Siri gibi belirli önceden programlanmış bir işlevi gerçekleştirmek için kullanır.

Öte yandan güçlü AI , algoritmalar ve bağımsız geri bildirimler aracılığıyla davranışını sürekli olarak optimize ettiği ve bu nedenle öngörülemez şekilde hareket edebildiği için insanlardan daha zeki olan varsayımsal bir AI'dır. Çoğunlukla, verileri topladığı, işlediği ve kümelediği, sürekli öğrendiği ve uyum sağladığı gözetimsiz öğrenme yöntemlerine dayanır. Şu anda en yaygın kullanım, AI'ya hamleler, durumlar ve diğer değişkenler verildiği ve bunları daha da optimize edip geliştirdiği video oyunlarıdır, böylece poker gibi oyunlarda insanları yenebilir.

Şimdi İndirin! Windows 10/11 için AISHE İstemcisi:

AISHE'nin ortağı olun ve size uygun işbirliği türünü seçin:

Dağıtımveya Bayilik

dağıtım ortaklığı, Katma Değerli Bayi, Çözüm ortaklığıveya yönlendirme programı

AINEN Group Bilişim A.Ş.

Arama Önerisi