A.I. Technology

A.I. Technology

Artificial Intelligence

Kategori “Kecerdasan buatan” terdiri dari beberapa subkategori dengan 2 subkategori menonjol di antara yang lainnya; machine learning dan deep learning.

Contoh: aplikasi a.I. Itu adalah netflix. Saat membuat saran penayangan yang disesuaikan dengan preferensi setiap pelanggan, ia menggunakan a.I. Namun, machine learning menerapkan pembelajaran untuk memperbarui rekomendasi tersebut setelah mempelajari minat dan kebiasaan pelanggan, apa yang mereka tonton, berapa lama mereka menontonnya, dan apa yang tidak mereka tonton.

A.I. Technology

Automation VS AI

Melangkah maju hari ini, AI adalah teknologi generasi berikutnya yang dengan cepat mengubah industri dan memiliki sekarang tiba di perdagangan komoditas eceran.

A.I. Technology

Machine Learning

Machine Learning membangun algoritme matematika yang mampu mengurai data, belajar dari data itu, dan membuat data prediksi terkait berdasarkan apa yang telah dipelajari hingga saat ini.

Deep Learning

Deep learning adalah penyempurnaan yang lebih canggih dari machine learning. Perbedaan utamanya adalah ia dapat belajar sendiri secara mandiri, melalui pembelajaran berulang atau proses pelatihan yang serupa dengan cara otak manusia, memproses informasi, dan sampai pada keputusan yang cerdas.

Read

Model pembelajaran mendalam harus mengatur prosesnya ke dalam lapisan terstruktur yang membentuk ‘jaringan saraf tiruan’ yang dapat belajar dari data yang disajikan dan dapat membuat keputusan cerdas dan prediksi berdasarkan informasi yang telah dipelajari.

Read

Jaringan Saraf Buatan

Jaringan saraf tiruan (JST) dimodelkan setelah otak manusia untuk meniru proses ini dengan baik. Alasan utama mengapa pembelajaran mendalam dengan jaringan saraf tiruan menjadi begitu populer akhir-akhir ini adalah karena mereka didukung oleh sejumlah besar data yang meningkatkan kemampuan mereka untuk belajar dari data tersebut dan…

Read

Membuat prakiraan yang sangat akurat . Ada kemajuan besar yang dibuat dalam perangkat keras komputasi terkait dengan bagaimana JST mengolah datanya yang telah memicu minat baru dalam kecerdasan buatan dan aplikasinya di berbagai industri seperti kedokteran, Baru-baru ini, teknologi komputasi awan yang terhubung ke Internet muncul, di mana perangkat lunak jaringan saraf kode dan data besar dapat disimpan dan dijalankan di server fisik atau virtual yang kuat yang membentuk ‘Cloud’. Perkembangan ini membuat penerapan deep learning dengan neural network menjadi lebih praktis dan jauh lebih hemat biaya. Sekarang, proyek skala besar yang melibatkan data besar dapat memanfaatkan komputasi awan untuk menyimpan datanya.

Read

A.I. Technology

APA ITU INFRASONIC?

InfraSonic menggunakan jaringan saraf eksklusif yang menganalisis kedalaman pasar dan mencari pola model matematika yang telah ditetapkan sebelumnya (seperti fraktal, chaos, dan gelombang) yang memungkinkannya memahami dan memperkirakan tren pasar secara real-time (sebenarnya ini adalah program yang sedang tren).

Dengan menggunakan pengetahuan manusia, perdagangan bebas, kecerdasan buatan, dan pengawasan, sistem kami membantu anggota mengurangi risiko, meningkatkan keuntungan, dan menyederhanakan keputusan investasi.

Ini cerdas dan belajar mandiri, dengan kemampuan untuk menganalisis dan mengenali pola akumulasi data historis melalui banyak titik data untuk memprediksi dan bereaksi lebih baik terhadap hasil di masa mendatang. Jaringan saraf diawasi, berlapis-lapis dan disusun oleh node variabel. Artinya:

  • Dengan memberi makan jaringan dengan data yang telah ditentukan sebelumnya, sistem membuat strategi waktu nyatanya sendiri untuk mencapai tujuan yang ditetapkan.
  • Hanya dalam milidetik, sistem kami dapat pilih strategi yang paling tepat di antara lebih dari 30.000 opsi di setiap kondisi pasar.

Pengenalan pola, Pengoptimalan proses, Validasi sinyal, dan pemrosesan informasi. Penggunaan intelijen pasar yang dianalisis dan pemecahan masalah adalah tugas utama jaringan.

Jika sistem mengidentifikasi tren yang tidak diikuti oleh pasar, / perangkat lunak kami menerapkan strategi tandingan untuk menyelesaikan situasi secara real-time, beradaptasi dengan skenario baru. Selama proses analisis, penelitian, dan pengoptimalan tanpa henti ini, semua pergerakan dan pola baru disimpan untuk digunakan dalam skenario yang akan datang, membantu memecahkan situasi pasar di masa depan.

AI mengimplementasikan perdagangan pada frekuensi tinggi, pendekatan volume rendah (HFLV). Ini berarti bahwa meskipun ada kemungkinan ribuan perdagangan selama jangka waktu investasi, hanya sebagian kecil dari akun yang digunakan per perdagangan. Sistem A.I terus dipantau, diperbarui, dan diawasi oleh tim pedagang dan pembuat kode yang berpengalaman. Ini memastikan bahwa intuisi dan pandangan ke depan manusia tidak dihilangkan dari penawaran produk, melainkan hanya risiko emosional yang melekat dengan perdagangan bebas. Untuk memastikan kualitas sistem perdagangan AI, platform multi-lapisan kami terintegrasi dengan AWS, IBM Watson, dan Google AI.