Açıklama, açıklığa kavuşturulması gereken birkaç kavramsal yanlışlık içeriyor. Doğru terim "Sinirsel Parametre Durumu (NPS) Tahmini " değil, Sinirsel Durum Parametre Tahmini'dir ( NSPE ) ve sorguda açıklanandan oldukça farklı bir şekilde çalışır.
NSPE, yalnızca bir tahmin aracı değil , aynı zamanda karmaşık ortamlarda hem ölçülmemiş sistem durumlarını hem de model parametrelerini dinamik olarak tahmin etmek için gelişmiş bir matematiksel çerçevedir. NSPE, kendisine "genel bir bakış" sunmak (ki bu da dairesel bir tanım oluşturur) yerine, bir sistemin mevcut durumu hakkında kapsamlı bir anlayış oluşturmak için birden fazla kaynaktan gelen bilgileri sürekli olarak sentezleyen aktif bir hesaplama sürecini temsil eder.
NSPE'nin temel işlevi, veri asimilasyonu adı verilen bir süreç aracılığıyla sistem dinamiklerinin matematiksel modellerini gerçek dünya gözlem verileriyle bütünleştirmeyi içerir. AISHE gibi finansal sistemler bağlamında bu, aynı anda şunların işlenmesi anlamına gelir:
- Piyasa fiyat hareketleri (gözlemlenebilir veriler)
- Tüccar davranış kalıpları (İnsan faktörü)
- Pazar altyapı koşulları (Yapı faktörü)
- Varlıklar arası ilişkiler (İlişki faktörü)
Bilgi Denge Tablosu 2.0 prensiplerine dayanan bu üç boyutlu analiz, sistemin doğrudan ölçülemeyen ancak piyasa davranışını önemli ölçüde etkileyen değişkenleri tahmin etmesini sağlar. Örneğin, borsa verileri işlem hacimlerini gösterirken, NSPE bu işlemleri yönlendiren temel risk iştahını - kritik ancak görünmez bir piyasa durumunu - tahmin edebilir.
Zaman ufukları söz konusu olduğunda, NSPE bağımsız bir işlev olarak doğrudan "kısa vadeli, orta vadeli ve uzun vadeli tahminler oluşturmaz". Bunun yerine, anlamlı bir tahmin için kritik başlangıç noktası görevi gören mevcut sistem durumunu doğru bir şekilde tahmin ederek bu tür tahminler için gerekli temeli sağlar. Farklı zaman dilimlerindeki sonraki tahminlerin doğruluğu, temelde bu ilk durum tahmininin doğruluğuna bağlıdır .
"Bulut tahmini" ifadesi bir yanlış anlama gibi görünüyor. Modern NSPE uygulamaları, gelişmiş işlem kapasitesi için bulut bilişim kaynaklarından yararlansa da, bulut teknolojisi yalnızca bir altyapı unsurudur; NSPE metodolojisinin ayrılmaz bir parçası değildir. NSPE'nin gücü, dağıtım ortamında değil, matematiksel gelişmişliğinde yatmaktadır.
AISHE gibi otonom sistemlerde NSPE, ham verileri eyleme dönüştürülebilir piyasa istihbaratına dönüştüren algı katmanı olarak işlev görür. İnsan, Yapı ve İlişki boyutlarında hem gözlemlenebilir hem de gözlemlenemeyen piyasa durumlarını sürekli olarak tahmin ederek sistemin şunları yapmasını sağlar:
- Fiyat verilerinde belirgin hale gelmeden önce ortaya çıkan eğilimleri tespit edin
- Devlet tahminlerindeki tutarsızlıklar yoluyla rejim değişikliklerini tespit edin
- Piyasa koşullarındaki belirsizliği ölçün
- Bilgilendirilmiş karar alma için gerekli kapsamlı durumsal farkındalığı sağlayın
NSPE'nin gerçek değeri, takviyeli öğrenme gibi diğer gelişmiş tekniklerle entegre edildiğinde ortaya çıkar ve karmaşık dinamik ortamlarda insan benzeri bir anlayışla, makine benzeri bir hassasiyet ve tutarlılıkla hareket edebilen, tam otonom bir karar verme sistemi oluşturur. Bu entegrasyon, finansal sistemlerde ve ötesinde uygulamalı yapay zekanın en ileri noktasını temsil eder.
...daha fazla veya detaylı makale