AISHE - "Son Derece Deneyimli Yapay Zeka Sistemi"

AISHE, "Son Derece Deneyimli Yapay Zeka Sistemi" anlamına gelir ve bilgisayar programlarının ve sistemlerinin otomatik olarak hareket etmesini sağlayan bir bilgisayar bilimi teknikleri koleksiyonunu ifade eder. AISHE sistemi, Yapay Zekaya (AI) dayalı olarak geliştirilmiştir. Nöral veri analizi, AISHE sistem müşterilerine, verimli stratejik finansal ticareti mümkün kılmak için gerçek zamanlı veriler ve durumlar sağlar. Sistem, otomatik ve etkin bir şekilde alım satım yapmak için Makine Öğrenimi (ML), Sinir Ağları (NN), Swarm Intelligence (SI), Hesaplamalı Zeka (CI) ve Denetimli Öğrenme (SL) gibi çeşitli teknolojileri kullanır.

AISHE sistem istemcisi, bir Hizmet Olarak Sunulan Yazılım olarak sunulur ve bir banka veya komisyoncuya ve ayrıca Windows 10/11'e bir ActivX, RTD veya DDE bağlantısı gerektirir. Kullanıcılar portföylerini pasif olarak yönetebilir ve Yapay Zekanın avantajlarından yararlanabilir. AISHE sistem istemcisi başlangıçta her kullanıcı tarafından demo para ile test edilmeli ve gerekirse donanım, sistem gereksinimlerini ve eğitim yöntemini ve kalitesini karşılayacak şekilde ayarlanmalıdır. Kullanıcılar, AISHE sistem istemcisinin eğitiminden ve izlenmesinden kendileri sorumludur.

Kullanıcılara özgürlüğün yanı sıra basit ve etkili bir çözüm sağlamak için AISHE'nin geliştirilmesine büyük bir sevgi ve bağlılık gösterildi.

~~(toc) #title=(İçerik listesi)~~

İstihbarat, programların öğrenme, kalıpları tanıma ve onlardan veri çıkarma yeteneğini ifade eder, bu da daha sonra kendi işlevlerinin optimizasyonunda ortaya çıkar. Kullanıcı davranışından öğrenen kendi kendine öğrenen algoritmalar, örneğin Google aramalarında veya çeşitli sosyal ağlardaki gönderilerin görüntülenmesinde bulunabilir. En iyi bilinen sistemler muhtemelen insan konuşmasını işleyebilen Siri veya Alexa gibi sanal asistanlardır.

(getButton) #text=(Konsept) #color=(#008080)

AISHE, çevrimiçi veritabanları, kullanıcı tarafından oluşturulan içerik ve özel kaynaklar dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan veri kümeleri alır. Sistem uyarlanabilir olacak şekilde tasarlanmıştır ve çeşitli Ticaret verilerini işleyebilir. Veriler elde edildikten sonra, temizlendiği, düzenlendiği ve analiz için hazırlandığı bir ön işleme aşamasından geçer. Bu, yinelenen girişleri kaldırma, biçimlendirmeyi standartlaştırma ve dosya türlerini dönüştürme gibi görevleri içerebilir.

AISHE ayrıca Kayıt ve diğer yöntemlerle kendi veri setlerini oluşturma yeteneğine de sahiptir. Örneğin, gerçek dünya verilerini desteklemek veya kendi makine öğrenimi algoritmaları için eğitim setleri oluşturmak üzere DDE/RTD verilerini alabilir . Veri gizliliği ve güvenliği de AISHE için en önemli önceliktir. Sistem, hassas verilerin korunmasını ve yalnızca yetkili kullanıcılar tarafından erişilebilir olmasını sağlamak için gelişmiş şifreleme ve erişim kontrolü önlemleri kullanır.

makine öğrenme

AISHE'deki yapay zekanın temeli, yazılım modellerinin veri girişi kullanılarak eğitildiği bir teknik olan makine öğrenimidir. Uygulama, çeşitli yöntemler kullanarak, bilinmeyen durumlar için tahminler yapmak ve bunları doğru hesaplamak, yani "akıllıca hareket etmek" için mevcut verilerden ve durumlardan öğrenir. Bilgisayar bilimi, denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve takviyeli öğrenme arasında ayrım yapar.

Denetimli Öğrenme

AISHE, tahminlerde bulunmak için denetimli öğrenme adı verilen bir teknik kullanır. Bu, giriş verileri (X) ile etiket olarak da adlandırılan bilinen bir çıktı (Y) arasındaki ilişkiyi öğrenmek için bir algoritmanın eğitilmesini içerir. Algoritma başlangıçta bilinen etiketlere sahip verilerin bir alt kümesi üzerinde eğitilir ve ardından kalan veriler kullanılarak doğrulanır. Modelin tahminleri, performansını değerlendirmek için gerçek etiketlerle karşılaştırılır. Model eğitildikten sonra, yeni giriş verileri için yeni etiketleri tahmin etmek için kullanılabilir.

Denetimsiz Öğrenme

AISHE ayrıca veri kümelerini analiz etmek için denetimsiz öğrenmeyi kullanır. Denetimli öğrenmeden farklı olarak denetimsiz öğrenme, eğitim veri kümelerindeki bilinen etiketlere dayanmaz. Bunun yerine, daha sonra kümeler halinde gruplandırılan bireysel veri kümeleri arasındaki benzerlikleri belirlemek için algoritmalar kullanır. Bu, AISHE'nin önceden tanımlanmış etiketlere dayanmadan veri kümelerindeki gizli veya altta yatan yapıları tespit etmesine ve modellemesine olanak tanır. Denetimsiz öğrenme, verilerdeki bilinmeyen ilişkileri ve yapıları tanımlamak için genellikle veri keşfinde ve örüntü tanımada kullanılır.

Takviyeli Öğrenme

AISHE ayrıca, bir eyleme olumlu veya olumsuz tepki alarak uygulamaları eğitmek için pekiştirmeli öğrenmeyi kullanır. Ön koşul, tamamen özerk hareket eden bir programın - sözde bir aracının - kullanılmasıdır. Bu öğrenme sürecinde aracı, karmaşık veya çok boyutlu durumlarda bile "akıllı" bir sonuca ulaşmak için deneyime dayalı olarak gelecekteki eylemleri hesaplar.

Takviyeli öğrenme, AISHE'nin bir aracının bir ortamla deneme yanılma etkileşimleri yoluyla öğrenmesine izin veren bir algoritma kullandığı bir makine öğrenimi türüdür. Ajan, belirli bir hedefe ulaşmak için en uygun davranışı öğrenmesine yardımcı olan eylemleri için ödüller veya cezalar şeklinde geri bildirim alır. Hedef, tipik olarak, belirli bir süre boyunca kümülatif ödülü maksimize etme açısından tanımlanır. Aracı, durumlar ve eylemler arasındaki eşleme olan politikasını güncellemek için bu geri bildirimi kullanır. Bu süreç pekiştirmeli öğrenme döngüsü olarak adlandırılır ve etmen verilen ortam için en uygun politikayı öğrenene kadar devam eder. Takviyeli öğrenme, özellikle optimal davranışın önceden bilinmediği veya davranış için bir dizi kural belirlemenin zor olduğu durumlarda yararlıdır.

derin öğrenme

Derin öğrenme, büyük miktarda veriyi işlemek ve bunlardan öğrenmek için birçok gizli katmana sahip sinir ağlarını kullanan makine öğreniminin bir alt alanıdır. Bu sinir ağları, insan beynindeki birbirine bağlı nöronlara benzeyecek şekilde yapılandırılarak, verideki karmaşık kalıpları öğrenmelerine ve tanımlamalarına olanak tanır.

Geri yayılım olarak bilinen bir süreç aracılığıyla sinir ağı, tahmin edilen çıktılar ile gerçek çıktılar arasındaki hatayı en aza indirmek için düğümlerin ağırlıklarını ve önyargılarını ayarlayarak büyük bir veri kümesi üzerinde eğitilir. Bu süreç, ağın yeni girdi verileri için çıktıları doğru bir şekilde tahmin etme yeteneğini kademeli olarak geliştirmesiyle birçok kez tekrarlanır.

Derin öğrenme, görüntü tanıma, konuşma tanıma, doğal dil işleme ve otonom sürüş gibi çok çeşitli görevlere uygulandı. Yapılandırılmamış ve karmaşık verilerden öğrenme yeteneği, onu yapay zeka alanında güçlü bir araç haline getirdi.

Sinir ağları, insan beyninin teknik çevirisine ve bireysel sinapslar arasındaki dürtülerine benzer.

Zayıf ve Güçlü Yapay Zeka

Zeka seviyelerine göre AI, zayıf ve güçlü AI olarak ayrılır. AISHE, hem zayıf hem de güçlü AI kullanır.

Zayıf AI, otonom davranışı simüle eden ancak bağımsız olarak öğrenmeyen sistemleri tanımlar. Örneğin, NLP (Natural Language Processing) eğitimi almış programlar doğal dili tanıyabilir ama anlayamaz. Yani, zayıf bir dil aracısı belirli kelimeleri tanır ve bunları Alexa ve Siri gibi önceden programlanmış belirli bir işlevi gerçekleştirmek için kullanır.

Öte yandan Güçlü Yapay Zeka , davranışını algoritmalar ve bağımsız geri bildirim yoluyla sürekli olarak optimize ettiği ve dolayısıyla öngörülemez şekilde hareket edebildiği için insanlardan daha zeki olan varsayımsal bir yapay zekadır. Çoğunlukla, verileri topladığı, işlediği ve kümelediği, sürekli öğrendiği ve uyarladığı denetimsiz öğrenme yöntemlerine dayanır. Şu anda en yaygın kullanım, yapay zekaya poker gibi oyunlarda insanları yenebilmesi için optimize ettiği ve geliştirdiği hareketler, durumlar ve diğer değişkenlerin verildiği video oyunlarındadır.