Ai

В очередном из обсуждений прозвучал вопрос о применении AI в биотехнологиях (буду благодарен, если автор вопроса напомнит о себе). Не так давно (в октябре 2018) мне довелось побывать на Саммите по вопросам применения AI в BioPharma, который проводился в Гарвардской медицинской школе. В последствии я обнаружил, что конференция является очень полезным снимком того, что происходит на стыке AI и биотехнологий. Ниже я поделюсь своими личными наблюдениями, оставив пространство для ваших самостоятельных выводов.

1. В настоящий момент фармацевтические компании имеют значительные проблемы с разработкой лекарств. Это стоит слишком дорого и занимает слишком много времени, что обеспечивает дополнительную мотивацию для использования AI. По последним данным Tufts Center for the Study of Drug Development, разработка нового лекарственного препарата оценивается в сумму около 2.6 миллиарда долларов. Среднее время выхода на рынок нового лекарства составляет около двенадцати лет. Всего около 10% кандидатов успешно проходят путь через все фазы тестирования до выхода на рынок. Очевидно, что стоит приложить много исследовательских усилий и затрат, чтобы выяснить, можно ли улучшить эти цифры с помощью AI.



( Читать дальше )

NVIDIA представила ИИ для создания графики в компьютерных играх
tproger.ru/news/nvidia-ai-generate-graphic/
Речь идёт не о какой-то новой свистелке а о прорывной технологии которая изменит многие области жизни, которую ранее я считал уж совсем отдалённым будущим.
Что это за области которые изменятся?



( Читать дальше )

Начало.

Моё мнение, полноценно ИИ (искусственный интеллект) в торговле на маркете человека не заменит. Подготовленный человек (в нас же всех присутствует частичка творца) всегда будет лучше машины, но машина быстрее считает, всегда в хорошем настроении и всегда готова. Будущее вижу за экспертными системами на основе ИИ. Которые будут взаимодействовать с пользователем на основе диалога (как процесса достижения его участниками определенных согласованных целей путем обмена связанными высказываниями о некоторых реальных или гипотетических событиях), когда пользователь сможет запрашивать эксперта не только о вероятности того или иного события, но и о том, как выстроить позицию.

Окончательное решение, принять, внести коррективы или же отвергнуть ответ экспертной системы будет принимать человек.

Поясню это на примере использования метода анализа Тактика Адверза (кто-то может использует другой метод анализа, всё зависит от предпочтений ) и рассчитанных сценариев и протоформы Эксперта ТА.

( Читать дальше )

Топик состоит из трёх частей.

1. Введение.
2. Возможность вложения в Artificial intelligence ETF.
3. Российские стартапы.

1. Введение, кратко.

Определение из вики:
Иску́сственный интелле́кт (ИИ; англ. Artificial intelligence, AI) — (1) наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ[1]; (2) свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека[2].

Top 10 Hot Artificial Intelligence (AI) Technologies :

• Natural Language Generation: Producing text from computer data. Currently used in customer service, report generation, and summarizing business intelligence insights. Sample vendors: Attivio, Automated Insights, Cambridge Semantics, Digital Reasoning, Lucidworks, Narrative Science, SAS, Yseop.
• Speech Recognition: Transcribe and transform human speech into format useful for computer applications. Currently used in interactive voice response systems and mobile applications. Sample vendors: NICE, Nuance Communications, OpenText, Verint Systems.

( Читать дальше )

marketsmedia.com/next-generation-trading-using-artificial-intelligence/
Небольшой топик от буржуев.

Запоминание убыточных паттернов и вообще ситуации в целом, я понимаю, что ничего не повторяется, но из отдельных кусков можно моделировать ситуации и рассматривать их происхождение с определенной вероятностью при определенных условиях.

А обучение построить на пошаговом принятии решения, т.е есть определенная ситуация и мы начинаем пытаться перебрать решения, либо можем указать, каким способом можно решить первую задачу, для первичного накопления БД, в последующих ситуациях, все что нам не подошло остается в памяти для будущего сравнения, т.о копится своебразная база произошедших плохих и хороших событи и при решении новой задачи, мы будем опираться именно на нее, пытаться сравнить и подобрать оптимальное решение из уже прошедших событий.


 А может и нет смысла в этом.
Доброй ночи.