Глагол раскол имеет два очень разных значения. Он может описывать разрезание или раскалывание чего-либо острым предметом, или, как ни странно, он может описывать прилипание к чему-то вроде клея ».
Контекст имеет значение.
Учитель: Скажите мне предложение, которое начинается с «я».
Студент: Я….
Учитель: Стой! Никогда не ставьте «есть» после «я». Всегда ставьте «есть» после «я».
Студент: Хорошо. Я девятая буква алфавита.
Вот почему, как часто говорят, «контекст - это все».
При правильном управлении контекстом операции искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) могут минимизировать потери или увеличить сигнал, усиление, альфа-канал, точность и точность разными способами.
Пример управления контекстом в процессе резюмирования может привести к различным интерпретациям, как показано здесь.
Наборы данных по запросу с управляемым контекстом предназначены для клиентов в любой отрасли, использующих приложения в области искусственного интеллекта или машинного обучения. Вот полезное Введение в науку о данных для менеджеров для всех, кто нуждается в основах для понимания того, как алгоритмические технологии ИИ и машинного обучения лежат в основе практически каждой успешной компании или исследовательской деятельности сегодня. В результате из наборов данных получаются такие продукты, как умные корзины, алгоритмически сгенерированные кластеры компаний, которые разделяют тему или имеют скрытые отношения друг с другом с целью информационного арбитража в области анализа влияния глобальных тенденций на публично торгуемые компании или исследования. прорывы, похожие на такие методы, как этот https://youtu.be/ed2FWNWwE3I?t=2375 [минута 39:35] с целью продвинутого NLP / NLU (обработка / понимание естественного языка)
Некоторые инвестиционные фирмы нанимают людей на роль руководителя отдела данных. Этот все еще незаметный специалист - не обязательно технический специалист, а человек, разбирающийся в трейдинге. Эти люди прочесывают технические выставки и частные компании в поисках полезной информации. Частные фирмы более чем охотно предоставляют каналы для данных, которыми они уже владеют и хранят для получения дополнительной прибыли. В последнее время регулятивный контроль фондовых рынков, особенно темных пулов, подтолкнул некоторых алгоритмических трейдеров к поиску преимуществ другими способами. Возможно, это будет следующая граница для фондов, ищущих инвестиционного преимущества, где новой нормой является непрерывный информационный арбитраж. - стр. 17 CME Group https://www.cmegroup.com/education/files/big-data-investment-management-the-potential-to-quantify-traditional-qualitative-factors.pdf
Многие операции интерпретации данных имеют единственную конечную цель: использовать человеческий язык, окружающий сущности в Интернете, для прогнозирования будущих корреляций (или будущих ценовых корреляций) между ними. Например, человеческие языковые корреляции между сущностями могут существовать между акциями и глобальными событиями и акциями или генами восстановления человеческой ДНК и фармацевтическими препаратами в контексте исследований космических бионаук. Этот процесс начинается с продвинутого NLP и NLU.
Вот импорт:
Корреляции NLP и NLU можно использовать для прогнозирования будущих корреляций или корреляций цен в определенном контексте.
Ниже приведены 5 примеров и демонстраций наборов данных корреляционной матрицы, которые можно найти здесь и здесь.
Пример 1. Во-первых, набор данных без контроля контекста, основанный на общих корреляциях на человеческом языке, связанных с акциями S&P и криптовалютами.
Пример 2. Тот же набор данных, но с корреляциями, рассчитанными в контексте «Искусственного интеллекта».
Пример 3. С корреляциями, рассчитанными в контексте «Блокчейн»
Пример 4. Криптовалюты коррелируют с криптовалютами на основе анализа официальных документов.
Пример 5. Визуализация сети взаимосвязей с контекстным управлением на основе корреляционной матрицы, построенной с использованием сущностей из научно-фантастической книги и сериала Пространство.
Более подробную информацию об этих наборах данных и их создании можно найти здесь, включая ссылки для скачивания на все наборы данных. Следите за обновлениями части 2, так как мы будем работать с данными наук о жизни, специально относящимися к фармацевтическим препаратам.
Свяжитесь с нами в Telegram или на vectorspace.ai для получения дополнительной информации.
