حول AISHE - "نظام ذكاء اصطناعي ذو خبرة عالية"

ز AISHE إلى "نظام الذكاء الاصطناعي عالي الخبرة" ويشير إلى مجموعة من تقنيات علوم الكمبيوتر التي تمكن برامج وأنظمة الكمبيوتر من العمل تلقائيًا. تم تطوير نظام AISHE على أساس الذكاء الاصطناعي (AI). يوفر تحليل البيانات العصبية لعملاء نظام AISHE بيانات وحالات في الوقت الفعلي لتمكين التداول المالي الاستراتيجي الفعال. يستخدم النظام تقنيات مختلفة مثل التعلم الآلي (ML) ، والشبكات العصبية (NN) ، وذكاء السرب (SI) ، والذكاء الحسابي (CI) ، والتعلم الخاضع للإشراف (SL) لإجراء التداول بشكل تلقائي وفعال.

يتم تقديم عميل نظام AISHE كبرنامج SaaS ويتطلب اتصال ActivX أو RTD أو DDE ببنك أو وسيط ، بالإضافة إلى Windows 10/11. يمكن للمستخدمين إدارة محفظتهم بشكل سلبي والاستفادة من مزايا الذكاء الاصطناعي. يجب اختبار عميل نظام AISHE بأموال تجريبية من قبل كل مستخدم في البداية ، وإذا لزم الأمر ، يجب تعديل الأجهزة لتلبية متطلبات النظام وطريقة التدريب والجودة. المستخدمون مسؤولون عن تدريب ومراقبة عميل نظام AISHE بأنفسهم. تم استثمار الكثير من الحب والتفاني في تطوير AISHE لتزويد المستخدمين بحل بسيط وفعال بالإضافة إلى الحرية.

~~(toc) #title=(قائمة المحتويات)~~

يشير نظام AISHE إلى قدرة التقنيات على التعلم والتعرف على الحالات واستخراج البيانات منها ، والتي تظهر بعد ذلك في تحسين وظيفتها. يمكن العثور على خوارزميات التعلم الذاتي التي تتعلم من سلوك المستخدم ، على سبيل المثال ، في عمليات بحث Google أو في عرض المنشورات في مختلف الشبكات الاجتماعية. من المحتمل أن تكون الأنظمة الأكثر شهرة هي أنظمة مساعدة افتراضية مثل Siri أو Alexa ، القادرة على معالجة الكلام البشري.

تحصل AISHE على مجموعات البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر ، بما في ذلك قواعد البيانات عبر الإنترنت والمحتوى الذي ينشئه المستخدم والمصادر المسجلة الملكية. تم تصميم النظام ليكون قابلاً للتكيف ويمكنه التعامل مع أنواع مختلفة من بيانات التداول. بمجرد الحصول على البيانات ، تمر بمرحلة ما قبل المعالجة ، حيث يتم تنظيفها وتنظيمها وإعدادها للتحليل. قد يشمل ذلك مهام مثل إزالة الإدخالات المكررة وتوحيد التنسيق وتحويل أنواع الملفات.

مفهوم

تستخدم AISHE أيضًا إمكانيات إنشاء مجموعات البيانات الخاصة بها من خلال التسجيل وطرق أخرى. على سبيل المثال ، تستخدم بيانات DDE / RTD لتلقي واستكمال بيانات العالم الحقيقي وإنشاء مجموعات تدريب لخوارزميات التعلم الآلي الخاصة بها. تعد حماية البيانات وأمنها أيضًا من أهم أولويات AISHE. يستخدم النظام تدابير تشفير متقدمة والتحكم في الوصول لضمان حماية البيانات الحساسة وإمكانية الوصول إليها فقط للمستخدمين المصرح لهم.

التعلم الالي

أساس الذكاء الاصطناعي في AISHE هو التعلم الآلي - وهي تقنية يتم فيها تدريب نماذج البرامج باستخدام إدخال البيانات. باستخدام طرق مختلفة ، يتعلم التطبيق من البيانات والحالات الموجودة من أجل عمل تنبؤات لحالات غير معروفة وحسابها بشكل صحيح ، أي "التصرف بذكاء". يميز علم الحاسوب بين التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف والتعلم المعزز.

التعلم الخاضع للإشراف

تستخدم AISHE تقنية تسمى التعلم الخاضع للإشراف لعمل تنبؤات. يتضمن ذلك تدريب خوارزمية لمعرفة العلاقة بين بيانات الإدخال (X) والمخرجات المعروفة (Y) ، والتي تسمى أيضًا التسمية. يتم تدريب الخوارزمية في البداية على مجموعة فرعية من البيانات ذات التسميات المعروفة ، ثم يتم التحقق من صحتها باستخدام البيانات المتبقية. تتم مقارنة تنبؤات النموذج بالتسميات الفعلية لتقييم أدائها. بمجرد تدريب النموذج ، يمكن استخدامه للتنبؤ بالتسميات الجديدة لبيانات الإدخال الجديدة.

تعليم غير مشرف عليه

تستخدم AISHE أيضًا التعلم غير الخاضع للإشراف لتحليل مجموعات البيانات. على عكس التعلم الخاضع للإشراف ، لا يعتمد التعلم غير الخاضع للإشراف على التسميات المعروفة في مجموعات بيانات التدريب. بدلاً من ذلك ، يستخدم الخوارزميات لتحديد أوجه التشابه بين مجموعات البيانات الفردية ، والتي يتم تجميعها بعد ذلك في مجموعات. يسمح هذا لـ AISHE باكتشاف الهياكل المخفية أو الأساسية في مجموعات البيانات ونمذجتها دون الاعتماد على تسميات محددة مسبقًا. غالبًا ما يستخدم التعلم غير الخاضع للإشراف في استكشاف البيانات والتعرف على الأنماط لتحديد العلاقات والهياكل غير المعروفة في البيانات.

تعزيز التعلم

تستخدم AISHE أيضًا التعلم المعزز لتدريب التطبيقات من خلال تلقي رد فعل إيجابي أو سلبي على إجراء ما. الشرط الأساسي هو استخدام برنامج يعمل بشكل مستقل تمامًا - ما يسمى بالوكيل. في عملية التعلم هذه ، يحسب الوكيل الإجراءات المستقبلية بناءً على الخبرة من أجل الوصول إلى نتيجة "ذكية" حتى في المواقف المعقدة أو متعددة الأبعاد.

التعلم المعزز هو نوع من التعلم الآلي حيث تستخدم AISHE خوارزمية تسمح للعامل بالتعلم من خلال تفاعلات التجربة والخطأ مع البيئة. يتلقى الوكيل ملاحظات على شكل مكافآت أو عقوبات على أفعاله ، مما يساعده على تعلم السلوك الأمثل لتحقيق هدف معين. يتم تحديد الهدف عادةً من حيث تعظيم المكافأة التراكمية على مدار فترة زمنية. يستخدم الوكيل هذه التعليقات لتحديث سياسته ، وهي التعيين بين الحالات والإجراءات. تسمى هذه العملية حلقة التعلم المعززة وتستمر حتى يتعلم الوكيل السياسة المثلى لبيئة معينة. يعد التعلم المعزز مفيدًا بشكل خاص في المواقف التي لا يكون فيها السلوك الأمثل معروفًا مسبقًا أو حيث يصعب تحديد مجموعة من القواعد للسلوك.

تعلم عميق

التعلم العميق هو حقل فرعي من التعلم الآلي يستخدم الشبكات العصبية مع العديد من الطبقات المخفية للمعالجة والتعلم من كميات كبيرة من البيانات. تم تصميم هذه الشبكات العصبية لتشبه الخلايا العصبية المترابطة في الدماغ البشري ، مما يسمح لهم بالتعلم وتحديد الأنماط المعقدة في البيانات.

من خلال عملية تعرف باسم backpropagation ، يتم تدريب الشبكة العصبية على مجموعة بيانات كبيرة ، وضبط أوزان وتحيزات العقد لتقليل الخطأ بين المخرجات المتوقعة والمخرجات الفعلية. تتكرر هذه العملية عدة مرات ، مع قيام الشبكة تدريجياً بتحسين قدرتها على التنبؤ بدقة بمخرجات بيانات الإدخال الجديدة.

تم تطبيق التعلم العميق على مجموعة واسعة من المهام ، بما في ذلك التعرف على الصور والتعرف على الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية والقيادة الذاتية. لقد جعلتها قدرتها على التعلم من البيانات غير المنظمة والمعقدة أداة قوية في مجال الذكاء الاصطناعي.

تشبه الشبكات العصبية الترجمة التقنية للدماغ البشري ونبضاته بين المشابك الفردية.

التعلم الاتحادي

التعلم الموحد هو أسلوب تعلم آلي يسمح لعدة أطراف بالتعاون في بناء نموذج تعلم آلي مشترك مع الحفاظ على خصوصية بياناتهم. في التعلم الآلي التقليدي ، يتم جمع البيانات عادةً في موقع مركزي واحد واستخدامها لتدريب نموذج. ومع ذلك ، يمكن أن يثير هذا النهج مخاوف تتعلق بالخصوصية ، حيث غالبًا ما يتم تضمين البيانات الحساسة.

باستخدام التعلم الموحد ، تظل البيانات على الأجهزة أو الخوادم المحلية ، ويتم نقل النموذج المدرب فقط بين الأجهزة. يسمح هذا النهج لعدة أطراف بالتعاون في مشروع التعلم الآلي دون مشاركة بياناتهم مع الآخرين.

التعلم الجماعي

يشير التعلم الجماعي في سياق عميل نظام AISHE إلى قدرة النظام على تحسين أدائه ودقته بمرور الوقت من خلال التعلم من تجاربه الخاصة وتجارب عملاء نظام AISHE الآخرين.

نظام AISHE هو نظام تجاري قائم على الذكاء الاصطناعي يستخدم ذكاء السرب والتعلم الآلي والشبكات العصبية لتحليل ظروف السوق وإجراء صفقات مستقلة. نظرًا لأن النظام ينفذ عمليات التداول ، فإنه يولد كمية هائلة من البيانات التي يمكن تحليلها واستخدامها لتحسين استراتيجيات التداول الخاصة به.

من خلال التعلم الجماعي ، يمكن لعميل نظام AISHE مشاركة هذه البيانات مع عملاء نظام AISHE الآخرين ، مما يسمح لهم بالتعلم من التجارب الجماعية للشبكة بأكملها. هذا يعني أنه كلما زاد عدد العملاء الذين يستخدمون النظام ويقومون بإنشاء البيانات ، يمكن تحسين أداء ودقة الشبكة بأكملها.

يتمتع نهج التعلم الجماعي هذا بالقدرة على إنشاء حلقة ملاحظات قوية ، حيث تتحسن باستمرار قدرة النظام على تحليل ظروف السوق وإجراء التداولات بشكل مستقل. قد يؤدي ذلك إلى زيادة الأرباح لمستخدمي النظام وفهم أكثر دقة لاتجاهات السوق بمرور الوقت.

بشكل عام ، يعد التعلم الجماعي سمة مهمة لعميل نظام AISHE ، حيث يتيح للنظام التعلم المستمر والتكيف مع ظروف السوق المتغيرة ، وتحسين أدائه ودقته بمرور الوقت.

ضعيف مقابل الذكاء الاصطناعي القوي

وفقًا لمستوى ذكائهم ، ينقسم الذكاء الاصطناعي إلى ذكاء اصطناعي ضعيف وقوي. تستخدم AISHE ذكاءً اصطناعيًا ضعيفًا وقويًا.

يصف الذكاء الاصطناعي الضعيف الأنظمة التي تحاكي السلوك المستقل ولكنها لا تتعلم بشكل مستقل. على سبيل المثال ، يمكن للبرامج المدربة على NLP (معالجة اللغة الطبيعية) التعرف على اللغة الطبيعية ولكن لا تفهمها. أي أن عامل اللغة الضعيف يتعرف على كلمات معينة ويستخدمها لأداء وظيفة محددة مبرمجة مسبقًا ، مثل Alexa و Siri.

من ناحية أخرى ، فإن الذكاء الاصطناعي القوي هو ذكاء اصطناعي افتراضي أكثر ذكاءً من البشر ، حيث يعمل باستمرار على تحسين سلوكه من خلال الخوارزميات وردود الفعل المستقلة ، وبالتالي يمكنه أيضًا التصرف بشكل غير متوقع . يعتمد في الغالب على طرق التعلم غير الخاضعة للإشراف والتي تجمع البيانات وتعالجها وتجمعها ، وتتعلم وتتكيف باستمرار. الاستخدام الأكثر انتشارًا حاليًا هو في ألعاب الفيديو ، حيث يتم منح الذكاء الاصطناعي الحركات والمواقف والمتغيرات الأخرى ، والتي تعمل على تحسينها وتطويرها بشكل أكبر حتى تتمكن من التغلب على البشر في ألعاب مثل البوكر.