AISHE, acronyme de « Artificial Intelligence System Highly Experienced », désigne un ensemble de techniques informatiques permettant aux programmes et systèmes informatiques d'agir automatiquement. Le système AISHE a été développé sur la base de l'intelligence artificielle (IA). L'analyse de données neuronales fournit aux clients du système AISHE des données et des états en temps réel, permettant ainsi des transactions financières stratégiques et efficaces. Le système utilise diverses technologies telles que l'apprentissage automatique (ML), les réseaux de neurones (NN), l'intelligence collective (SI), l'intelligence computationnelle (CI) et l'apprentissage supervisé (SL) pour réaliser des transactions de manière automatisée et performante.
Le client AISHE est proposé en mode SaaS et nécessite une connexion ActivX, RTD ou DDE à une banque ou un courtier, ainsi que Windows 10/11. Les utilisateurs peuvent gérer passivement leur portefeuille et profiter des avantages de l'intelligence artificielle. Il est recommandé à chaque utilisateur de tester le client AISHE avec des fonds de démonstration lors de sa première utilisation. Si nécessaire, le matériel doit être adapté aux exigences du système, à la méthode de formation et à la qualité de celle-ci. Les utilisateurs sont responsables de la formation et du suivi du client AISHE. Le développement d'AISHE a bénéficié d'un investissement important en temps et en énergie afin d'offrir aux utilisateurs une solution simple, efficace et autonome.
Le système AISHE désigne la capacité des techniques à apprendre, à reconnaître des états et à en extraire des données, ce qui permet d'optimiser leur propre fonctionnement. On trouve des algorithmes d'auto-apprentissage, qui tirent des enseignements du comportement des utilisateurs, par exemple dans les recherches Google ou dans l'affichage des publications sur divers réseaux sociaux. Les systèmes les plus connus sont probablement les assistants virtuels comme Siri ou Alexa, capables de traiter la parole humaine.
AISHE exploite également la possibilité de générer ses propres ensembles de données par enregistrement et d'autres méthodes. Par exemple, elle utilise les données DDE/RTD pour compléter les données du monde réel et créer des ensembles d'entraînement pour ses algorithmes d'apprentissage automatique. La protection et la sécurité des données sont également des priorités absolues pour AISHE. Le système emploie des mesures avancées de chiffrement et de contrôle d'accès afin de garantir la protection des données sensibles et leur accessibilité uniquement aux utilisateurs autorisés.
apprentissage automatique
L'intelligence artificielle d'AISHE repose sur l'apprentissage automatique, une technique qui consiste à entraîner des modèles logiciels à partir de données. Grâce à diverses méthodes, l'application apprend des données et des cas existants afin de prédire des cas inconnus et de les calculer correctement, autrement dit, d'« agir intelligemment ». L'informatique distingue trois types d'apprentissage : l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement.
Apprentissage supervisé
AISHE utilise une technique appelée apprentissage supervisé pour effectuer des prédictions. Cela consiste à entraîner un algorithme à apprendre la relation entre les données d'entrée (X) et une sortie connue (Y), également appelée étiquette. L'algorithme est initialement entraîné sur un sous-ensemble de données dont les étiquettes sont connues, puis validé à l'aide des données restantes. Les prédictions du modèle sont comparées aux étiquettes réelles afin d'évaluer ses performances. Une fois le modèle entraîné, il peut être utilisé pour prédire de nouvelles étiquettes pour de nouvelles données d'entrée.
Apprentissage non supervisé
AISHE utilise également l'apprentissage non supervisé pour analyser les ensembles de données. Contrairement à l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé ne repose pas sur des étiquettes connues dans les ensembles de données d'entraînement. Il utilise plutôt des algorithmes pour identifier les similarités entre les ensembles de données individuels, qui sont ensuite regroupés en clusters. Cela permet à AISHE de détecter et de modéliser les structures cachées ou sous-jacentes dans les ensembles de données sans recourir à des étiquettes prédéfinies. L'apprentissage non supervisé est souvent utilisé dans l'exploration de données et la reconnaissance de formes pour identifier les relations et les structures inconnues dans les données.
Apprentissage par renforcement
AISHE utilise également l'apprentissage par renforcement pour entraîner les applications en recevant une réaction positive ou négative à une action. Ceci requiert l'utilisation d'un programme agissant de manière totalement autonome : un agent. Dans ce processus d'apprentissage, l'agent calcule les actions futures à partir de son expérience afin de parvenir à un résultat pertinent, même dans des situations complexes ou multidimensionnelles.
L'apprentissage par renforcement est une forme d'apprentissage automatique où AISHE utilise un algorithme permettant à un agent d'apprendre par essais et erreurs, en interagissant avec son environnement. L'agent reçoit un retour d'information sous forme de récompenses ou de punitions pour ses actions, ce qui l'aide à apprendre le comportement optimal pour atteindre un objectif donné. Cet objectif consiste généralement à maximiser la récompense cumulée sur une période donnée. L'agent utilise ce retour d'information pour mettre à jour sa politique, c'est-à-dire la correspondance entre les états et les actions. Ce processus, appelé boucle d'apprentissage par renforcement, se poursuit jusqu'à ce que l'agent ait appris la politique optimale pour l'environnement considéré. L'apprentissage par renforcement est particulièrement utile lorsque le comportement optimal est inconnu à l'avance ou lorsqu'il est difficile de définir un ensemble de règles comportementales.
Apprentissage profond
L'apprentissage profond est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux à nombreuses couches cachées pour traiter et apprendre à partir de grandes quantités de données. Ces réseaux neuronaux sont structurés de manière à ressembler aux neurones interconnectés du cerveau humain, ce qui leur permet d'apprendre et d'identifier des schémas complexes dans les données.
Grâce à un processus appelé rétropropagation, le réseau de neurones est entraîné sur un vaste ensemble de données, ajustant les poids et les biais des nœuds afin de minimiser l'erreur entre les sorties prédites et les sorties réelles. Ce processus est répété de nombreuses fois, le réseau améliorant progressivement sa capacité à prédire avec précision les sorties pour de nouvelles données d'entrée.
L'apprentissage profond a été appliqué à un large éventail de tâches, notamment la reconnaissance d'images, la reconnaissance vocale, le traitement automatique du langage naturel et la conduite autonome. Sa capacité à apprendre à partir de données non structurées et complexes en a fait un outil puissant dans le domaine de l'intelligence artificielle.
Les réseaux neuronaux sont comparables à une traduction technique du cerveau humain et de ses impulsions entre les synapses individuelles.
Apprentissage fédéré
L'apprentissage fédéré est une technique d'apprentissage automatique qui permet à plusieurs parties de collaborer à la construction d'un modèle d'apprentissage partagé tout en préservant la confidentialité de leurs données. Dans l'apprentissage automatique traditionnel, les données sont généralement collectées dans un emplacement central et utilisées pour entraîner un modèle. Cependant, cette approche peut soulever des problèmes de confidentialité, car elle implique souvent des données sensibles.
Avec l'apprentissage fédéré, les données restent sur les appareils ou serveurs locaux, et seul le modèle entraîné est transmis entre les appareils. Cette approche permet à plusieurs parties de collaborer à un projet d'apprentissage automatique sans partager leurs données.
Apprentissage collectif
L'apprentissage collectif dans le contexte du client du système AISHE fait référence à la capacité du système à améliorer ses performances et sa précision au fil du temps en tirant des leçons de ses propres expériences et de celles des autres clients du système AISHE.
Le système AISHE est un système de trading basé sur l'IA qui utilise l'intelligence collective, l'apprentissage automatique et les réseaux neuronaux pour analyser les conditions du marché et effectuer des transactions autonomes. Au fur et à mesure de ses transactions, le système génère une quantité considérable de données qui peuvent être analysées et utilisées pour affiner ses stratégies de trading.
Grâce à l'apprentissage collectif, le client du système AISHE peut partager ces données avec d'autres clients du même système, leur permettant ainsi de tirer profit des expériences partagées par l'ensemble du réseau. De ce fait, plus le nombre de clients utilisant le système et générant des données augmente, plus les performances et la précision de l'ensemble du réseau s'améliorent.
Cette approche d'apprentissage collectif a le potentiel de créer un cercle vertueux, où la capacité du système à analyser les conditions du marché et à effectuer des transactions de manière autonome s'améliore continuellement. Il pourrait en résulter des profits plus élevés pour les utilisateurs du système et une compréhension plus précise des tendances du marché au fil du temps.
De manière générale, l'apprentissage collectif est une caractéristique importante du client du système AISHE, car il permet au système d'apprendre et de s'adapter en permanence à l'évolution des conditions du marché, améliorant ainsi ses performances et sa précision au fil du temps.
IA faible vs IA forte
Selon leur niveau d'intelligence, les IA sont divisées en IA faible et IA forte. AISHE utilise à la fois l'IA faible et l'IA forte.
L'intelligence artificielle faible désigne les systèmes qui simulent un comportement autonome mais n'apprennent pas de manière indépendante. Par exemple, les programmes entraînés au traitement automatique du langage naturel (TALN) peuvent reconnaître le langage naturel mais ne le comprennent pas. Autrement dit, un agent de langage faible reconnaît des mots spécifiques et les utilise pour exécuter une fonction préprogrammée, comme Alexa et Siri.
L'IA forte , quant à elle, est une IA hypothétique plus intelligente que l'humain, car elle optimise constamment son comportement grâce à des algorithmes et à un retour d'information indépendant, ce qui lui permet d'agir de manière imprévisible. Elle repose principalement sur des méthodes d'apprentissage non supervisé, où elle collecte, traite et regroupe des données, apprenant et s'adaptant en permanence. Son application la plus répandue actuellement se trouve dans les jeux vidéo, où l'IA reçoit des coups, des situations et d'autres variables qu'elle optimise et développe afin de pouvoir battre les humains à des jeux comme le poker.
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Que comprendront les lecteurs du système AISHE et de son potentiel pour transformer l'utilisation novatrice de l'apprentissage fédéré ?
- Brève explication de l'objectif et de la portée de l'article
- Présentation du système AISHE et de son importance dans le domaine de la bourse et de l'intelligence artificielle
- Explication du concept d'apprentissage fédéré
- Comparaison avec les méthodes d'apprentissage automatique traditionnelles
- Avantages et inconvénients de l'apprentissage fédéré et de l'apprentissage collectif
- Explication des défis liés à la confidentialité des données et à l'accès à des ensembles de données vastes et diversifiés en bourse
- Comment l'apprentissage fédéré peut relever ces défis
- Aperçu des tentatives précédentes de mise en œuvre de l'apprentissage fédéré en bourse
- Description détaillée du système AISHE et de son application de l'apprentissage fédéré en bourse
- Spécifications techniques du système
- Explication des avantages du système AISHE pour les chercheurs, les traders et les autres acteurs du secteur boursier
- Explication du processus de mise en œuvre du système AISHE
- Études de cas du système AISHE en action, notamment son impact sur la performance des transactions et la protection des données personnelles
- Discussion des défis et des limites du système AISHE
- Développements futurs et améliorations potentielles du système
- Résumé des points clés et des principaux enseignements
- Réflexions finales sur le système AISHE et son potentiel pour l'avenir de la bourse et de l'intelligence artificielle