Sistemas Inteligentes de Negociação: Aplicação de Inteligência Artificial aos Mercados Financeiros.
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Sistemas Inteligentes de Negociação Aplicando Inteligência Artificial aos Mercados Financeiros.
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Este livro trata da questão da previsão problemática de preços de mercado no contexto do comportamento da multidão afetado pela psicologia das massas. Destaca o contraste entre um fenômeno da psicologia de massa e a hipótese de mercado eficiente, que se baseia essencialmente em uma economia comum.
Este livro trata da questão da previsão problemática de preços de mercado no contexto do comportamento da multidão afetado pela psicologia das massas. Destaca o contraste entre um fenômeno de psicologia de massa e a hipótese de mercado eficiente, que é essencialmente baseada em uma teoria econômica comum. O pressuposto básico é que, se houver um modelo de interação entre massas e agentes que participem nos mercados, também existem meios para prever o comportamento de todo o mercado, no entanto, o comportamento de cada agente não é previsível. Do ponto de vista prático, este livro descreve os métodos de análise técnica utilizados para prever os movimentos de preços e discute uma abordagem de computação soft usada em uma composição de sistemas de negociação automatizados. Este livro traz modelos computacionais alternativos e soft computing para estratégias de negociação e combina de forma inovadora duas áreas diferentes da ciência: inteligência artificial e análise técnica. Um dos principais benefícios deste livro é uma demonstração de que a abordagem de soft computing em combinação com as ciências sociais 'soft' representa resultados mais confiáveis do que os modelos matemáticos convencionais. Este livro é para qualquer pessoa interessada em negociação, mercados financeiros e trocas de segurança, bem como para aqueles que possuem conhecimentos teóricos ou práticos dos campos da inteligência artificial e soft computing e querem saber como esses tópicos podem ser aplicados nos mercados financeiros.
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Sistemas de Negociação Inteligentes.
Aplicando Inteligência Artificial aos Mercados Financeiros.
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Este livro trata da questão da previsão problemática de preços de mercado no contexto do comportamento da multidão afetado pela psicologia das massas. Destaca o contraste entre um fenômeno de psicologia de massa e a hipótese de mercado eficiente, que é essencialmente baseada em uma teoria econômica comum. O pressuposto básico é que, se houver um modelo de interação entre massas e agentes que participem nos mercados, também existem meios para prever o comportamento de todo o mercado, no entanto, o comportamento de cada agente não é previsível. Do ponto de vista prático, este livro descreve os métodos de análise técnica utilizados para prever os movimentos de preços e discute uma abordagem de computação soft usada em uma composição de sistemas de negociação automatizados. Este livro traz modelos computacionais alternativos e soft computing para estratégias de negociação e combina de forma inovadora duas áreas diferentes da ciência: inteligência artificial e análise técnica. Um dos principais benefícios deste livro é uma demonstração de que a abordagem de computação suave em uma combinação com as ciências sociais "suaves" contabiliza resultados mais confiáveis do que os modelos matemáticos convencionais. Este livro é para qualquer pessoa interessada em negociação, mercados financeiros e trocas de segurança, bem como para aqueles que possuem conhecimentos teóricos ou práticos dos campos da inteligência artificial e soft computing e querem saber como esses tópicos podem ser aplicados nos mercados financeiros.
Permita sua negociação com preditores do mercado de criptografia.
Aplicando inteligência artificial e análise técnica, nossa frota de bots de dados segue fontes de dados em tempo real e envia alertas acionáveis para o sucesso nos mercados de criptografia.
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Projetado para TODOS de iniciantes a comerciantes profissionais em mercados de criptografia, a plataforma ITT envia alertas acionáveis e personalizados para negociar com êxito esses mercados novos e voláteis.
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Como funciona.
A plataforma da ITT aprende das séries temporais históricas de preço e volume. Os bots de dados da ITT estão constantemente digitalizando e aprendendo com a vasta gama de dados disponíveis na internet. Isso é algo que o aprendizado da máquina ajuda - porque, às vezes, os meros humanos podem perceber que o mercado da criptografia é imprevisível quando na verdade aparecem padrões claros ao ler entre as linhas.
Os computadores são inúteis. Eles só podem dar-lhe respostas.
História anual de financiamento global AI.
A partir de 2018, o número de negócios e dólares contribuíram para as operações de Inteligência Artificial tem vindo a aumentar. 2018 foi um ano recorde para startups globalmente.
Usando o banco de dados CB Insights, as empresas privadas de AI em todo o mundo receberam mais de US $ 5 bilhões em 2018, e essa tendência deverá continuar.
Profissionais em gerenciamento de ativos, negociação algorítmica, inteligência artificial, financiamento quantitativo e desenvolvimento de software se reuniram para implantar esta nova plataforma de última geração.
Chefe de Engenharia e Inovação Thomas Counsell.
Tom é formado em informática pela Universidade de Purdue. Em 2018, cofundou o maior site de comércio eletrônico de artesanato em Marrocos e em 2018 criou Noble Software Foundation e Incorporeal Ltd. Recentemente, Tom liderou operações de desenvolvimento de software para startups de tecnologia na Tailândia, incluindo Agoda e como CTO para OpenEntry, CareerBolt e Aztrana. Tom traz para a experiência comprovada da ITT a implantação de aplicativos de classe mundial usados por milhões internacionalmente. Ele reside agora na República Tcheca continuando a aplicar usos práticos para a mais recente inteligência artificial e as tecnologias de cadeias de blocos.
Chefe de Finanças e Estratégia Benjamin Lakoff, CFA.
Ben é um empresário e profissional das finanças. Ele é um ávido comerciante ativo nos mercados tradicional e cryptocurrency. Ele detém a designação do Analista de Chartered Financial (CFA) e vem investindo em startups Blockchain fortemente desde meados de 2018. Ben junta-se à equipe da ITT com ampla e diversificada experiência em vários cargos financeiros, incluindo fusões e # 038; aquisições, mercados de ações, banca e, ultimamente, como chefe de planejamento em uma organização mais diversificada e empresarial em Bangkok, Tailândia.
Gerente de Produto Vincent Van den Neste.
Vincent é nosso especialista em mídia social com mais de 3 anos de experiência gerenciando carteiras publicitárias do Facebook e milhões de dólares em orçamentos publicitários a cada ano. Ele também tem uma experiência abrangente no poker online, onde ele desenvolveu uma visão chave nas estratégias ótimas da teoria do jogo. Incrivelmente apaixonado por cripto e negociação, ele se certificará de que nossa ferramenta tem tudo o que precisa tanto para comerciantes profissionais e amadores.
Engenheiro sênior Francesco De Lisi.
Francesco possui um Mestrado em Ciências da Computação e Engenharia da Università degli Studi de Bolonha com uma Tese de Mestrado sobre Inteligência Artificial para sistemas de diagnóstico clínico. Em 2018, ele é um consultor e desenvolvedor de aplicativos de Business Intelligence, em 2018, desenvolvedor de pilhas completas para uma empresa líder mundial em design e fabricação de máquinas de embalagens automáticas. Em 2018, contribui para a Open Data e a consultoria pro bono enquanto viaja no Sudeste Asiático.
Engenheiro sênior Alex Yudin.
Alex veio do campo de Biologia Computacional e Bioinformática e traz uma ampla gama de habilidades AI / ML a partir de métodos tradicionais de estatística, regressão e classificação para Redes Neurais Profundas e Modelos Gráficos Probabilísticos. Ele possui um mestrado em Biologia Computacional e Bioinformática da ETH Zurich e do Mestrado em Engenharia Informática da Universidade de Minsk de Rádio-Eletrônica. Antes de entrar no campo de Biologia Computacional, Alex trabalhou para várias empresas de engenharia de software e passou por todas as etapas da engenharia de software de ser um testador, engenheiro de software e, finalmente, um gerente de projetos de vários projetos de web e móveis e CTO da empresa. Atualmente, Alex está morando em Praga, República Tcheca.
Conselheiro geral Dave Rodman.
Dave é um advogado com uma ampla gama de clientes. Dave aplica seus antecedentes únicos em finanças, valores mobiliários, propriedade intelectual e leis corporativas para aprimorar os objetivos legais, empresariais e regulatórios específicos de cada cliente. Os clientes anteriores incluem cultivadores de cannabis, fabricantes e dispensários, empresas de cânhamo industrial, músicos, empresas de private equity e locais de música. O Sr. Rodman é especialista nas leis e regulamentos relativos à cannabis, cânhamo industrial e cryptocurrency. O Sr. Rodman é licenciado para praticar direito no Colorado e no Estado de Washington e tem assessorado clientes em todo o mundo.
Conselheiro Poramin Insom.
Poramin é o fundador e desenvolvedor principal da Zcoin (XZC), uma criptografia anônima de US $ 30 milhões e é CEO da Satang, uma carteira de bitcoin móvel no Sudeste Asiático. Ele também é a primeira pessoa do mundo a implementar endereços furtivos em QT-Carteiras, melhorando o anonimato da criptografia. Ele obteve um diploma de mestrado em Segurança da Informação da Universidade Johns Hopkins, onde escreveu um artigo sobre uma implementação prática proposta do protocolo Zerocoin.
Conselheiro Sebastian Bausch.
Sebastian é um analista de risco de segurança e esteve envolvido em cryptocurrencies desde 2018. Ele é o co-fundador do Criton Group, uma empresa de consultoria de risco com foco na Ásia. Sebastian estudou mandarim na Universidade de Xiamen e é formado em pós graduação pela Universidade de Nottingham. Sua experiência de trabalho anterior inclui advocacia para empresas europeias ao entrar no mercado chinês. Ele é a ligação principal para a comunidade chinesa e os investidores.
Consultor de negociação Peter H.
Peter H é um consultor independente da equipe do Intelligent Trading Tech. Ele passou os últimos seis anos em investimentos trabalhando para as divisões de gerenciamento de ativos da JPMorgan e Wells Fargo. A experiência comercial da Peter abrange todas as classes de ativos e possui profundo conhecimento de análise e modelagem fundamental e técnica. Peter é viciado em criptos de negociação e é apaixonado por esse projeto porque ele vê um grande valor no recurso que a ITT será para todos os investidores criptográficos, desde o primeiro comprador até comerciantes profissionais.
Devido às ramificações desconhecidas do ambiente regulatório dos EUA para indivíduos licenciados, Peter optou por permanecer anônimo neste momento.
O programa de desenvolvimento da plataforma restante é distribuído em 3 fases nos próximos 18 meses. Em cada trimestre, novos recursos e serviços comerciais totalmente novos estão sendo implantados usando as mais recentes tecnologias.
Como a Inteligência Artificial está interrompendo a Finança.
Principais destaques.
A tecnologia de propósito geral é um termo de reserva de economistas para tecnologias que estimulam o crescimento econômico prolongado e os avanços da sociedade, revolucionando as operações das famílias e das empresas. Uma amostra de tecnologia de propósito geral é eletricidade. A eletricidade gerou uma multiplicidade de produtos e setores, incluindo frigoríficos, máquinas de lavar roupa, trens e, claro, computadores. O advento da eletricidade transformou radicalmente o mundo.
Um artigo recente da Harvard Business Review designa inteligência artificial (AI) como a tecnologia de propósito geral mais importante da nossa era. Estamos familiarizados com o poder da AI. Ele se manifesta sob a forma de um robô que derrota um jogador de xadrez de renome mundial. Um carro que pode paralelamente se estacionar. Dispositivos que respondem com o tempo de amanhã quando pedimos. Mas muito do nosso contato com a inteligência da IA gira em torno de produtos que afetam nossas vidas diárias como consumidores. No nível organizacional, há uma questão maior em torno de como a AI irá perturbar as indústrias e, especificamente, como os serviços financeiros irão aproveitar a AI.
O seguinte artigo irá definir inteligência artificial, a esfera de suas tecnologias relacionadas, o tamanho da indústria global de AI e as aplicações de inteligência artificial em finanças. Esta peça não se destina a fornecer um julgamento normativo sobre o desenvolvimento da AI; Em vez disso, ele se concentrará em como a IA está interrompendo o financiamento.
Inteligência Artificial: O que é AI?
A inteligência artificial é uma área de ciência da computação focada na criação de máquinas inteligentes que funcionam como seres humanos. Os computadores AI são projetados para executar funções humanas, incluindo aprendizado, tomada de decisão, planejamento e reconhecimento de fala.
A inteligência artificial permite que as máquinas melhorem continuamente seu desempenho sem que os humanos forneçam instruções prescritivas sobre como fazê-lo. Isto é significativo por alguns motivos. Primeiro, os humanos sabem mais do que somos capazes de contar. Ou seja, os humanos podem reconhecer um rosto ou executar uma estratégia inteligente em um jogo de xadrez. No entanto, antes da avançada tecnologia de inteligência artificial, as incapacidades dos humanos para articular nosso conhecimento significavam que não poderíamos automatizar muitas tarefas. Em segundo lugar, a tecnologia AI é super-humana em execução, operando mais rapidamente e com freqüência com mais precisão do que os humanos.
Tecnologias de Inteligência Artificial.
A inteligência artificial engloba uma multiplicidade de capacidades e tecnologias. A empresa de consultoria PWC reforça que a IA não é uma área de assunto monolítico. Compreende uma série de coisas que se somam à nossa noção do que significa ser "inteligente". Abaixo estão algumas das áreas mais populares da AI:
A aprendizagem de máquinas é um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos. Usando algoritmos que aprendem iterativamente com os dados, o aprendizado da máquina permite que os computadores encontrem informações ocultas sem serem explicitamente programados para procurar. O aprendizado profundo é um subconjunto da aprendizagem de máquinas. Facilitou o reconhecimento de objetos em imagens, rótulos de video e reconhecimento de atividade, e está fazendo progresso na percepção (incluindo áudio e fala). Por exemplo, o aplicativo de aprendizado profundo do Facebook DeepFace foi treinado para reconhecer pessoas em fotos. Muitos desenham a comparação entre a tecnologia de aprendizagem profunda e a biologia, mas os especialistas em geral concordam que, enquanto inspirado pelo cérebro humano, não é necessariamente modelado depois disso. O processamento de linguagem natural é a capacidade de um programa de computador para entender a fala humana em tempo real. A pesquisa eo desenvolvimento estão se deslocando para sistemas capazes de interagir com as pessoas através do diálogo, não apenas reagindo a solicitações estilizadas. A Internet das coisas (IoT) é dedicada à idéia de que uma grande variedade de dispositivos, incluindo eletrodomésticos, veículos e edifícios podem ser interligados. Por exemplo, se o seu alarme tocar às 7:00 da manhã, pode avisar automaticamente a sua cafeteira para começar a preparar café para você. As tecnologias utilizáveis que atuam como sensores quando usados também fazem parte desta tendência maior.
Claro, esta lista não é abrangente. Veja abaixo uma ampla gama de tópicos e tecnologias de inteligência artificial.
Tamanho do Mercado de Inteligência Artificial.
O referido artigo da Harvard Business Review prevê que "os efeitos da IA serão ampliados na próxima década, já que a fabricação, o varejo, o transporte, as finanças, a saúde, o direito, a publicidade, os seguros, o entretenimento, a educação e praticamente todas as outras empresas transformam suas processos principais e modelos de negócios para tirar proveito da aprendizagem de máquinas. O gargalo é em gerenciamento, implementação e imaginação de negócios ".
A adoção generalizada de AI em todas as indústrias deverá gerar receitas globais de US $ 12,5 bilhões em 2017 e US $ 47 bilhões em 2020 com uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 55,1% de 2018 para 2020. Especificamente, as indústrias que mais investirão em A tecnologia é bancária e varejista, seguida de cuidados de saúde e fabricação. No total, essas quatro indústrias irão representar mais de metade das receitas globais de AI em 2018, com os setores bancário e retalhista, cada um com cerca de US $ 1,5 bilhão.
Em todas as indústrias, os maiores investimentos de AI em 2017 serão em áreas como agentes automatizados de atendimento ao cliente, inteligência de ameaças automatizada e análise de fraude (ver gráfico abaixo). De acordo com Jessica Goepfert, diretora de programas da empresa de pesquisa de mercado IDC, "As oportunidades a curto prazo para sistemas cognitivos são indústrias como bancos, títulos e investimentos e fabricação. Nesses segmentos, encontramos uma riqueza de dados não estruturados, um desejo de aproveitar as informações desta informação e uma abertura para tecnologias inovadoras. "A próxima seção deste artigo irá investigar os vários casos de uso de inteligência artificial no setor de serviços financeiros .
Aplicações presentes e futuras da Inteligência Artificial em Finanças.
A inteligência artificial poderia gerar eficiências operacionais em áreas que vão desde gerenciamento de risco e negociação até subscrição e reivindicações. Embora algumas aplicações sejam mais relevantes para setores específicos dentro dos serviços financeiros, outros podem ser alavancados em todos os setores.
Gerenciamento de riscos.
A inteligência artificial provou ser extremamente valiosa quando se trata de detecção de segurança e fraude. Os métodos tradicionais de detecção de fraude incluem computadores que analisam dados estruturados contra um conjunto de regras. Por exemplo, uma determinada empresa de pagamentos pode estabelecer um limite para transferências bancárias em US $ 15.000, de modo que qualquer transação que exceda esse montante seja marcada para uma investigação mais aprofundada. No entanto, esse tipo de análise produz muitos falsos positivos e requer muito esforço adicional. Talvez ainda mais significativamente, os fraudadores de cibercrimas freqüentemente mudam suas táticas. Portanto, os sistemas mais eficazes devem se tornar cada vez mais inteligentes.
Com algoritmos de aprendizado avançados, como aqueles de aprendizagem profunda, novos recursos podem ser adicionados ao sistema para ajuste dinâmico. De acordo com Samir Hans, diretor assessor da Deloitte Transactions and Business Analytics LLP, "Com a análise cognitiva, os modelos de detecção de fraude podem se tornar mais robustos e precisos. Se um sistema cognitivo derruba algo que determina como fraude potencial e um humano determina que não é uma fraude por causa de X, Y e Z, o computador descobre com essas idéias humanas e, na próxima vez, não enviará uma detecção semelhante ao seu caminho . O computador está ficando mais inteligente e inteligente ".
Sucesso do PayPal com Inteligência Artificial e Detecção de Fraudes.
Pegue o pagamento do gigante PayPal e seus protocolos avançados de fraude, por exemplo. Devido à sua escala e visibilidade, o PayPal "tem um enorme alvo nas suas costas". Ele processou US $ 235 bilhões em 2018 de quatro milhões de transações por seus 170 milhões de clientes. No entanto, o PayPal foi capaz de aumentar a segurança alavancando a tecnologia de aprendizado profundo. De fato, a fraude do PayPal é relativamente baixa em 0,32% da receita, um valor muito melhor do que a média de 1,32% que os comerciantes vêem.
No passado, o PayPal usava modelos simples e lineares. Hoje, seus algoritmos minam dados do histórico de compras de um cliente e revisam os padrões de fraude provável armazenados em seus bancos de dados em crescimento. Enquanto um modelo linear pode consumir 20-30 variáveis, a tecnologia de aprendizagem profunda pode comandar milhares de pontos de dados. Esses recursos aprimorados ajudam o PayPal a distinguir transações inocentes de suspeitas. De acordo com Hui Wang, Diretor Sênior de Ciências do Risco Global da PayPal, "O que nós desfrutamos de uma aprendizagem de máquina mais moderna e avançada é a sua capacidade de consumir muito mais dados, lidar com camadas e camadas de abstração e poder" ver "as coisas [... ] mesmo os seres humanos podem não ser capazes de ver ".
Negociação de Inteligência Artificial.
Transição de modelos construídos por humanos para AI verdadeira.
Durante anos, as empresas de gestão de investimentos confiaram em computadores para fazer negócios. Cerca de 1.360 fundos de hedge, que representam 9% de todos os fundos, dependem de grandes modelos estatísticos construídos por cientistas de dados que freqüentemente possuem doutorado em matemática (também conhecido como "quants"). No entanto, esses modelos apenas utilizam dados históricos, geralmente são estáticos, requerem intervenção humana e também não funcionam quando o mercado muda. Conseqüentemente, os fundos estão migrando cada vez mais para verdadeiros modelos de inteligência artificial que não só podem analisar grandes volumes de dados, mas também continuar a melhorar.
Essas novas tecnologias utilizam técnicas complexas, incluindo aprendizado profundo, uma forma de aprendizado de máquinas chamado redes bayesianas e computação evolutiva, inspirada na genética. O software de negociação da AI pode absorver enormes volumes de dados para aprender sobre o mundo e fazer previsões sobre o mercado financeiro. Para entender as tendências globais, eles podem consumir tudo, desde livros, tweets, relatórios de notícias, dados financeiros, números de ganhos e política monetária internacional até esboços Saturday Night Live.
Para ser claro, o anterior é distinto do comércio de alta freqüência (HFT), o que permite que os comerciantes executem milhões de pedidos e digitalizem múltiplos mercados em questão de segundos, respondendo às oportunidades de maneiras que os seres humanos simplesmente não conseguem. As plataformas orientadas a AI discutidas acima estão buscando os melhores negócios a longo prazo, e máquinas - não humanas - estão ditando a estratégia.
Alguns desses sistemas de negociação de AI são desenvolvidos por startups. Por exemplo, a Aidiya, com sede em Hong Kong, é um fundo de hedge totalmente autônomo que faz todas as suas ações negociadas usando inteligência artificial (AI). "Se todos nós morrermos", diz o co-fundador Ben Goertzel, "continuaria a negociar". As instituições tradicionais também estão interessadas na tecnologia de comércio de AI. Em 2018, a Goldman Sachs liderou a rodada de financiamento da série A e começou a instalar uma plataforma de negociação de AI chamada Kensho. Para a rodada da série B da Kensho, além da S & amp; P Global, os seis maiores bancos de Wall Street (Goldman Sachs, JPMorgan Chase, Bank of America Merrill Lynch, Morgan Stanley, Citigroup e Wells Fargo) também participaram.
Comparação de desempenho de negociação.
Um estudo recente realizado pela empresa de pesquisa de investimentos Eurekahedge rastreou o desempenho de 23 fundos de hedge utilizando AI desde 2018-2018, achando que eles superaram os gerenciados por quads mais tradicionais e hedge funds generalizados.
Implicações para comerciantes e Quants.
Será interessante observar como a AI afetará o mercado de trabalho comercial. Seus efeitos já são evidentes em algumas das principais instituições bancárias. Em 2000, a mesa de negociação de ações de ouro da Goldman Sach em sua sede de Nova York empregava 600 comerciantes comprando e vendendo ações. Hoje, tem dois comerciantes de capital, com máquinas fazendo o resto. Daniel Nadler, CEO da Kensho, declara: "Em 10 anos, a Goldman Sachs será significativamente menor por conta do que é hoje." E quanto aos quants, eles podem achar que suas habilidades são menos exigentes das empresas de gerenciamento de investimentos.
Atualmente, cerca de um terço dos graduados dos principais programas de negócios alimentam as finanças. Para onde o melhor talento da nação mudaria? Mark Minevich, conselheiro sênior do Conselho de Competitividade dos EUA, acredita que "algumas dessas pessoas inteligentes vão se mudar para as startups tecnológicas, ou ajudarão a desenvolver mais plataformas de IA, carros autônomos ou tecnologia de energia [...] Nova York pode competir com Silicon Valley in tech. "
Robo-Advisory.
O que é um Robo-Advisor e como funciona?
Os consultores de Robo são plataformas digitais que fornecem serviços automáticos de planejamento financeiro orientados por algoritmos com supervisão humana mínima. Enquanto os gestores financeiros humanos utilizaram a alocação automatizada de portfólio desde o início dos anos 2000, os investidores tiveram de empregar conselheiros para se beneficiar da tecnologia. Hoje, os robo-assessores permitem aos clientes o acesso direto ao serviço. Ao contrário de seus homólogos humanos, os robo-assessores monitoram os mercados sem parar e estão disponíveis 24 horas por semana, 7 dias por semana. Os conselheiros de Robo também podem oferecer aos investidores até 70% na economia de custos e geralmente requerem mínimos ou mínimos para participar.
Hoje, os robo-assessores podem ajudar com as tarefas mais repetitivas, como abertura de contas e transferência de ativos. O processo geralmente envolve clientes respondendo questionários simples sobre o apetite de risco ou fatores de liquidez, que os robo-assessores então se traduzem em lógica de investimento. A maioria dos robo-conselheiros atuais tem como objetivo alocar seus clientes para portfólios ETF gerenciados com base em suas preferências. Espera-se que as capacidades no futuro evoluam para ofertas mais avançadas, como mudanças automáticas de ativos e cobertura expandida em classes de ativos alternativos, como imóveis.
O assessoramento de Robo pode ter um grande impacto nos setores de finanças pessoais e gestão de patrimônio. Enquanto os atuais ativos de gerenciamento de administração (AUM) representam US $ 10 bilhões dos US $ 4 trilhões da indústria de gestão de patrimônio (menos de 1% de todos os ativos da conta gerenciada), um estudo do Business Insider estima que esse valor aumentará para 10% até 2020 . Isso equivale a cerca de US $ 8 trilhões de AUM.
Adoção da indústria de Robo-Advice.
Os jogadores da indústria adotaram abordagens variadas para robo-assessoria. Pequenas empresas de gerenciamento de riqueza estão adicionando componentes algorítmicos para automatizar sua gestão de investimentos, reduzir custos / taxas e competir com robo-assessores. Por outro lado, as empresas de investimento estabelecidas estão comprando os robo-assessores existentes, como a aquisição da Jemstep pela Invesco ou criando suas próprias soluções de robo-assessor, como a FidelityGo e o Aviso Inteligente da Schwab.
Robo-Advisors vs. Financial Advisors: os seres humanos serão substituídos?
O consenso geral entre os especialistas é que os humanos permanecerão indispensáveis. O toque humano continuará a ser crítico, já que os assessores ainda precisam tranquilizar os clientes durante tempos financeiros difíceis e persuadi-los com soluções úteis. Um estudo realizado pela consultoria Accenture revelou que 77% dos clientes de gerenciamento de riqueza confiam em seus consultores financeiros, enquanto 81% indicam que a interação face a face é importante. Para os clientes com decisões complexas de investimento, o modelo consultivo híbrido, que associa serviços informatizados com consultores humanos, está ganhando força.
Embora os consultores financeiros permaneçam centrais, os robo-assessores podem causar mudanças nas responsabilidades do trabalho. Com o AI gerenciando tarefas repetitivas, os gerentes de investimento podem assumir as responsabilidades de um cientista ou engenheiro de dados, como a manutenção do sistema. Os seres humanos também podem se concentrar mais no relacionamento com o cliente e explicar as decisões que a máquina fez.
Inteligência Artificial em Subscrição de Seguros e Reclamações.
O seguro baseia-se no saldo de risco entre grupos de pessoas; As seguradoras agrupam pessoas similares em conjunto, e algumas pessoas exigirão pagamentos enquanto outras não. A indústria é construída em torno da avaliação de risco; As companhias de seguros não são estranhas à análise de dados. No entanto, a AI pode expandir a quantidade de dados analisados, bem como as formas em que pode ser utilizado, resultando em preços mais precisos e outras eficiências operacionais.
As startups estão na vanguarda de empurrar o setor para a frente. De acordo com Henrik Naujoks, um parceiro da Bain & amp; Co, "As novas empresas estão mostrando o que é possível e o que pode ser feito. Muitos executivos em exercício estão a analisar - eles realmente não entendem, mas eles querem se envolver ". Os investidores também entraram nessa tendência (veja abaixo). Em 2018, a AI foi um dos temas mais populares para o investimento em tecnologia de seguros.
Inteligência Artificial e Subscrição.
Um relatório da PWC prevê que a AI automatizará uma quantidade considerável de subscrição até 2020, especialmente em mercados maduros onde os dados estão disponíveis. Atualmente, um segurador de seguros, com a ajuda de softwares de software e modelos atuariais, avalia o risco e as exposições de potenciais clientes, a quantidade de cobertura que eles devem receber e quanto eles devem cobrar por isso. No curto prazo, a AI pode ajudar a automatizar grandes volumes de subscrição em seguros automotivos, domésticos, comerciais, de vida e de grupo. No futuro, a AI aumentará a modelagem, destacando as principais considerações para os decisores humanos que, de outra forma, podem ter passado despercebidas. Também prevê que a IA avançada permitirá a subscrição personalizada por empresa ou indivíduo, levando em consideração comportamentos e circunstâncias únicas.
A subscrição aprimorada pode alavancar não apenas o aprendizado da máquina para mineração de dados, mas também tecnologia portátil e analisadores faciais de aprendizado profundo. Por exemplo, o Lapetus, um arranque, quer utilizar os selfies para prever com precisão a expectativa de vida. Em seu modelo proposto, os clientes enviarão seus auto-retratos por email, os quais os computadores digitalizarão e analisarão, analisando milhares de regiões do rosto. A análise consideraria tudo, desde a demografia básica até a rapidez com que a pessoa envelheceria, seu índice de massa corporal e se eles fumariam. Além disso, a tecnologia wearable poderia tornar o processo de subscrição mais colaborador. Em vez de confiar em longas verificações médicas e processos contratuais complicados, os wearables podem fornecer informações em tempo real sobre a saúde e o comportamento do segurado.
Esses tipos de análises de riscos em tempo real, em tempo real, permitirão não só um preço mais preciso dos clientes, mas também a detecção precoce de riscos para a saúde e uma oportunidade para as companhias de seguros investirem em prevenção. Em vez de eventualmente pagar por tratamentos onerosos para o paciente, as companhias de seguros podem proativamente tentar reduzir a probabilidade de danos e custos associados.
Em um estudo de Oxford de 2018, que analisou mais de 700 profissões para determinar quais os mais suscetíveis à informatização, os subscritores de seguros foram incluídos nos cinco principais mais suscetíveis. Mesmo quando a AI não substitui completamente um subscritor, a automação de AI pode alterar as responsabilidades de um subscritor. A AI pode liberar o tempo de um segurador para maior valor agregado, como avaliar e avaliar os riscos em mercados emergentes menos ricos em dados, proporcionando mais feedback de gerenciamento de risco e desenvolvimento de produtos.
Inteligência Artificial e Reclamações de Seguros.
Os pedidos de seguro são pedidos formais de pagamento enviado às companhias de seguros. As companhias de seguros analisam o pedido de validade e pagam ao segurado quando aprovado. Veja como a inteligência artificial pode melhorar o processo:
Maior precisão dos dados do cliente. O processo de reivindicações é bastante manual: os agentes humanos registram manualmente a informação do cliente e os detalhes do incidente. De acordo com um relatório Experian, a qualidade dos dados pode sofrer: dados incompletos representam 55% dos erros de dados, enquanto os erros de digitação compreendem 32%. AI can improve accuracy by reducing manual input. In addition, claims processes often require insurance agents to match customer information with numerous databases. AI can be used to do this more efficiently.
Faster payout recommendations. According to a J. D. Power & Associates property claims satisfaction study, slow claims cycle times are one of the largest contributors to customer dissatisfaction. AI can help to reduce turnaround times by first validating the policy, then making determinations on the claims and whether to automate payment. This is because AI has the ability to analyze not only structured data, but also unstructured data like handwritten forms and certificates.
Parting Thoughts.
Some futurists have argued that the world is rapidly approaching a tipping point, coined “singularity,” where machine intelligence will surpass human intelligence. Famous technologists and scientists, including Bill Gates and Stephen Hawking, have warned about this point. Elon Musk has also famously urged, “AI is a fundamental existential risk for human civilization, and I don’t think people fully appreciate that.”
As AI continues to proliferate our personal and professional lives, many issues will continue to emerge. These include the potential for mistakes, a general sentiment of distrust towards machines, and concerns about job replacement. It would be a mistake to disregard these fears. Still, society is already on an accelerating path forwards towards an AI-driven world. In this new world, it could be most productive to focus on how machines and humans can best co-exist. It will be important for policymakers to remain cautious, allowing new technologies to develop while monitoring and minimizing their negative consequences. Developers and designers should also enhance the ability of humans to understand AI systems to build trust and increase satisfaction with AI applications. Everybody will have a role to play.
As Haruhiko Kuroda, Governor of the Bank of Japan orated in a 2017 AI and Financial Services conference, “It is essential for us to constructively consider desirable ways in which humans and AI complement, rather than confront, each other. For instance, human judgment is not completely free from existing paradigms, and thus is sometimes negligent to changes. In this regard, AI could adjust our bias by neutrally analyzing and finding new correlations among a myriad of [sic] data. Meanwhile, humans could compensate for AI’s weakness with their intuition, common sense, and imagination.”
Compreendendo o básico.
What is AI?
Artificial intelligence is defined as an area of computer science focused on creating intelligent machines that function like humans. AI computers are designed to perform human functions including learning, decision making, planning, and speech recognition.
What are the applications of AI in fintech?
AI offers opportunities for increased operational efficiencies in areas ranging from risk management and trading to underwriting and claims. While some applications are more relevant to specific sectors within financial services, others can be leveraged across the board.
What is a robo-advisor and how do they work?
Robo-advisors provide algorithm-driven financial services with minimal human supervision. Human financial managers have been utilizing automated portfolio allocation since the early 2000s but, today, robo-advisors allow customers direct access. Robo-advisors monitor the markets non-stop and are available 24/7.
Machine Learning and Artificial Intelligence (AI) in Images & Pictures.
Introduction to Machine Learning for AI.
Intelligence.
Intelligence : The notion of intelligence can be defined in many ways. Here we define it as the ability to take the right decisions, according to some criterion (for example, survival and reproduction, for most animals).
Artificial Intelligence (AI)
B y Artificial intelligence AI , we mean computers already possess some intelligence thanks to all the software/firmware programs that humans have crafted and which allow them to " do things " that we consider useful and that is basically what we mean for a computer to take the right decisions.
Automated Ads.
Automated ads (or automate ads ) is artificial intelligence software that manages and optimizes your ads on autopilot to get the best possible results even if you have no idea what you're doing and are not even paying attention.
Continue to then automatically adjust your ad campaigns / ad sets using some proprietary algorithms to grow the winners and stop the losers WITHOUT the risk of killing winning ad sets that normally occurs when people try to grow winning ad sets on their own (a common mistake).
Instantly analyze, for example, Facebook ads to see the bigger picture of what's working and what's not in a much better report than what Facebook gives you.
Ability to Automatically CREATE NEW ADS FROM SCRATCH (graphics, copy, etc. - you can still tweak them, but this saves you hours of work)
Integration with Top E-commerce Store and Custom T-Shirt , Mugs, Jewellry Stores (so you can have it automatically turn your shopify store into lots of ads advertising each of your products).
Track and monitor it all in one easy place.
What is Machine Learning (ML)?
By definition , a Machine learning ( ML ) is a type of Artificial Intelligence ( AI ) that deals with the issue of how to build computer programs or software engineering ( SE ) programs that improve their performance at some tasks through experience.
Overview of Machine Learning.
T he field of ML includes: supervised learning , unsupervised learning and reinforcement learning .
Formalization of Learning.
I f we're given training examples: with the being examples sampled from an unknown process . We are also given a loss functional which takes as argument a decision function and an example , and returns a real-valued scalar. We want to minimize the expected value of under the unknown generating process .
Supervised learning.
Regression : is a real-valued scalar or vector, the output of is in the same set of values as , and we often take as loss functional the squared error.
Classification : is a finite integer (e. g. a symbol) corresponding to a class index, and we often take as loss function the negative conditional log-likelihood, with the interpretation that estimates , where we have the constraints.
Unsupervised learning.
Reinforcement learning.
Local Generalization.
Foundations and Trends in Machine Learning.
T he Foundations and trends in machine learning of theoretical results suggest that in order to learn the kind of complicated functions that can represent high-level abstractions; For example, in vision, language, and other AI-level tasks , one may need deep architectures .
The Promise and Limitations of Machine Learning with R.
Ruslan Salakhutdinov or Russ Salakhutdinov is now an Apple Director ( ruslan salakhutdinov apple ) of Artificial Intelligence Machine Learning who happens to be the former Associate Professor in the MachineLearning Department, School of Computer Science at Carnegie Mellon University , Pittsburgh, Pennsylvania United States ( US ) gave presentaion on the promise and limitations of learning machine at MIT Technology Review .
Web Structure Mining.
What is mining for structure or data mining structure ? According to [ wikipedia ], by definition , Structure mining or structured data mining is the process of finding and extracting useful information from semi-structured data sets. Graph mining, sequential pattern mining and molecule mining are special cases of structured data mining.
DEEP LEARNING.
By definition, according to [ wikipedia ] Deep learning or deep structured learning , hierarchical learning or deep machine learning ) is a branch of machine learning based on a set of algorithms that attempt to model high level abstractions in data.
Impact of Deep Learning.
Speech Recognition - Companies: Microsoft, IBM Computer Vision - Companies: Google, IBM Recommender Systems - Companies: eBay, Netflix Language Understanding - Companies: eBay, Netflix Drug Discovery & Medical Image Analysis - Companies: Merck, Novartis.
Learning Deep Architectures for AI.
T he learning deep architectures for ai or deep learning architectures for ai methods aim at learning feature hierarchies with features from higher levels of the hierarchy formed by the composition of lower level features.
Why is Machine Learning Important?
1. Some tasks cannot be defined well, except by examples (for example, recognizing people).
Areas of Influence for Machine Learning.
uma. Adaptive Control Theory - How to deal with controlling a process having unknown parameters that must be estimated during operation?
A few useful things to know about machine learning. An Example of Designing a Learning System.
1. Machine Learning Problems Description.
2. Choosing the Machine Learning Training Experience.
3. Choosing the Machine Learning Cost Function Target.
4. Choosing a Representation for the Cost Function Target.
5. Choosing a Machine Learning Algorithms Cost Function Approximation.
6. Machine Learning Final Exam Solution Design.
1. Machine Learning Problems Description: A Checker Learning Problem.
An examples of machine learning problems or practice problems using a checker learning topic:
Task T - Playing Checkers Performance Measure P - Percent of games won against opponents Training Experience E - To be selected => Games Played against itself.
2. Choosing the Machine Learning Training Experience.
Direct versus Indirect Experience - Indirect Experience gives rise to the credit assignment problem and is thus more difficult.
Teacher versus Learner Controlled Experience - The teacher might provide training examples; the learner might suggest interesting examples and ask the teacher for their outcome; or the learner can be completely on its own with no access to correct outcomes.
How Representative is the Experience? - Is the training experience representative of the task the system will actually have to solve? It is best if it is, but such a situation cannot systematically be achieved.
3. Choosing the Machine Learning Cost Function Target.
Given a set of legal moves, we want to learn how to choose the best move - Since the best move is not necessarily known, this is an optimization problem.
ChooseMove: B --> M is called a Target Function - ChooseMove, however, is difficult to learn. An easier and related target function to learn is V: B --> R , which assigns a numerical score to each board. The better the board, the higher the score.
Operational versus Non-Operational Description of a Target Function - An operational description must be given.
Function Approximation - The actual function can often not be learned and must be approximated.
4. Choosing a Representation for the Cost Function Target.
Expressiveness versus Training set size - The more expressive the representation of the target function, the closer to the "truth" we can get.
Example of a representation x1/x2 = # of black/red pieces on the board x3/x4 = # of black/red king on the board x5/x6 = # of black/red pieces threatened by red/black V(b) = w0+w1.x1+w2.x2+w3.x3+w4.x4+w5.x5+w6.x6 Note that: wi's are adjustable or "learnable" coefficients.
5. Choosing a Machine Learning Algorithms Cost Function Approximation.
Generating Training Examples of the form <b, Vtrain(b)>
For example, <x1=3, x2=0, x3=1, x4=0, x5=0, x6=0, +100 (=blacks won): Useful and Easy Approach: Vtrain(b)
6. Machine Learning Final Exam Solution Design.
The Performance Module - Takes as input a new board and outputs a trace of the game it played against itself. The Critic - Takes as input the trace of a game and outputs a set of training examples of the target function. The Generalizer - Takes as input training examples and outputs a hypothesis which estimates the target function. Good generalization to new cases is crucial. The Experiment Generator - Takes as input the current hypothesis (currently learned function) and outputs a new problem (an initial board state) for the performance system to explore.
Machine Learning Issues.
The issues in machine learning or open challenges or problems in machine learning can be summarized as follows:- Are some training examples more useful than others? Deep Reinforcement Learning How do we determine which learning method is appropriate for what type of software development or maintenance task? How much training data is sufficient to learn a concept with high confidence? Multimodal Learning Reasoning and Natural Language Understanding Unsupervised Learning / One-Shot & Transfer Learning What algorithms are available for learning a concept? How well do they perform? What ar ethe characteristics and underpinnings of different learning algorithms? What are best tasks for a system to learn? What is the best way for a system to represent its knowledge? What is the state-of-the-practice in machinelearning and software engineering? What types of learning methods are there available at our disposal? When is it useful to use prior knowledge? When we attempt to use some learning method to help with an SE task, what are the general guidelines and how can we avoid some pitfalls? Where is further effort needed to produced fruitfull results? Which learning methods can be used to make headway in what apsect of the essential difficulties in software development for AI.
Deep Learning Example: Image Understanding.
C onsider the above deep learning example : Image understanding of Professor Antonio Torralba of Massachusetts Institute of Technology ( MIT ) Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory in Department of Electrical Engineering and Computer Science, USA.
You can TAGS the image as "strangers", "coworkers", "conventioneers" or "attendants".
Nearest Neighbour sentence: people taking pictures of a crazy person.
Valid Deep Learning Examples: Caption Generation.
Invalid Deep Learning Examples: Caption Generation.
Multimodal Learning Strategies.
Find below a multimodal linguistic regularities or Multimodal learning strategies or deep learning tutorial for multimodal machine learning. Nearest images:-
Learning to Read Books.
Find below learn to read books or books for learning to read for which Recurrent Neural Network reads 11K books, 74 million sentences. No supervision, no labelled data!
Neuroscience and Storytelling.
Find below Neuroscience and Storytelling or Neural story telling for which a fiction book title is given and Recurrent Neural Network brings sample detail of the book:-
Semantic Relatedness.
Find below Semantic Relatedness or Semantic relatedness measures for which Recurrent Neural Network is asked: " How similar the two sentences are on the scale 1 to 5 ?"
One-Shot Learning or Transfer Learning.
F ind below one-shot learning in neural networks or transfer learning for which we ask " How can we gets our systems to learn new concept or new thing? ?" Lots of deep learning models require lots and lots of examples to learn the pattern recognition. Can you find other images of " zarc "?
Machine Learning Book.
Machine learning book or Books about machine learning have been written that do a superb job of covering its main principles.
H ere is an incredibly useful books and magazines onmachine learning - it's quick, it's easy and it gets results.
Machine Learning Algorithms.
AI-Machine-Learning is dedicated to all who aspire to identify and give intellectual content and expression to protect & safeguard the tangible and intangible roadmap for you to follow on machine learning projects .
Examples of Successful Applications of Machine Learning - History of Machine Learning - A timeline.
• Turing Test "Limitation Game" by Alan Turning, 1950 , best-known for his World War II cryptographic work at Bletchley Park, devises a test for intelligent machine behaviour. The test is passed if a human observer is unable to reliably tell the difference between machine responses and those of another human.
• Marvin Minsky , Learning is making useful changes in our minds.
Welcome to artificial intelligence machine learning website - You will find lists of must must read - books & magazines of other people's machine learning game ai.
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HOW WILL ROBOTS & AI CHANGE OUR LIVES?
Could a Robot or AI Take Your Job?
The AI system is based on IBM's Watson Explorer, which has "cognitive technology that can think like a human" and can analyse and interpret data, "including unstructured text , images , pictures , audio and video ".
Instead, we will have to do something to make companies pay more, perhaps with a " robo-tax " on AI applications. We should consider legislation and regulations to keep certain jobs "human". Indeed, such measures are also why driverless trains are still rare, despite being more manageable than driverless taxis or buses.
Machine Learning (ML) | Artificial Intelligence (AI) & machine learning course.
Last Updated: Monday 11th December 2017 @ 20:04 pm.
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