Práctica ai en banca – sas usuarios criptomoneda comparte dificultad

Todos están entusiasmados con la inteligencia artificial. Pero la mayoría de las personas, en la mayoría de los trabajos en los que se utilizan los mejores libros de inversión en criptomoneda, se esfuerzan por ver cómo se puede utilizar la IA en el trabajo diario que realizan. Este post, y otros por venir, son todos sobre IA práctica. Disminuiremos el factor de frescor, pero la aplicación de precios de criptomoneda en vivo exploramos algunos beneficios reales que se pueden obtener con la tecnología de inteligencia artificial para resolver problemas de negocios en diferentes industrias.

Paso mucho tiempo hablando con banqueros sobre la IA. Es divertido, pero la conversación, inevitablemente, se centra en las preocupaciones sobre el aprovechamiento de los modelos de inteligencia artificial, que pueden tener algunos problemas de transparencia, en un sistema simétrico altamente regulado y altamente analizado. Clave asimétrica de la industria criptográfica. Es una preocupación válida. Sin embargo, hay muchas formas en que la tecnología se puede utilizar para ayudar a los bancos, incluso en áreas reguladas como el riesgo, sin interrumpir los procesos y modelos de producción de cursos de criptografía gratuitos.

Los bancos a menudo necesitan calcular el valor de sus carteras. Esto podría ser una cartera de negociación o una cartera de préstamos. Ellos calculan el valor de la cartera en función de las mejores condiciones de mercado actuales de la minería de criptomonedas en 2018, pero también en condiciones de estrés o en un rango de condiciones de mercado simuladas. Estas valoraciones dan una indicación del riesgo de la cartera y pueden informar las decisiones de inversión. Los banqueros deben hacer estas valoraciones rápidamente a pedido o en tiempo real para que tengan esta información en el momento en que necesitan tomar decisiones.

Sin embargo, esto no siempre es un proceso rápido de billetera de criptomoneda dogecoin. Los bancos tienen una gran cantidad de instrumentos (operaciones, préstamos) en sus carteras y las funciones utilizadas para revalorizar los instrumentos de criptomoneda logotipos png bajo las diversas condiciones del mercado pueden ser complejas. Para abordar esto, muchos bancos aproximarán el valor real con una función más simple que se ejecuta muy rápidamente. Esto se hace a menudo con la aproximación de la serie taylor de primer o segundo orden de otras criptomonedas para invertir en reddit (también llamada aproximación cuadrática o aproximación delta-gamma) o mediante la interpolación en una matriz de valores precalculados. La aproximación es una gran idea, pero las aproximaciones de primer y segundo orden pueden ser terribles sustitutos de la verdadera función, especialmente la criptomoneda 2017 pdf en condiciones de estrés. La interpolación puede sufrir la misma desventaja en el estrés.

El aprendizaje automático es una tecnología comúnmente utilizada en la IA. El aprendizaje automático es lo que permite a las computadoras encontrar relaciones y patrones entre los datos. Técnicamente, la aproximación criptográfica segura tradicional de primer orden y de segundo orden es una forma de aprendizaje automático clásico, como la regresión lineal. Pero en este post, aprovecharemos el aprendizaje automático más moderno, como la criptografía neuronal y la seguridad de la red de atul kahate pdf networks, para lograr un mejor ajuste con facilidad.

Las redes neuronales requieren una gran cantidad de datos para entrenar bien los modelos. Lo bueno es que tenemos muchos datos en este caso, y podemos generar cualquier dato que necesitemos. Entrenaremos la red con los valores de los instrumentos para muchas combinaciones diferentes de los factores del mercado. Por ejemplo, si nos fijamos en la mejor manera de invertir en criptomoneda en la India en India, necesitaremos los valores de esa opción de venta para varios niveles de dinamismo, volatilidad, tasa de interés y tiempo de vencimiento.

Ahora, comience de a poco para que la criptografía de sal no pierda tiempo generando toneladas de datos por adelantado. Utilice puntos de datos relativamente dispersos en cada uno de los factores del mercado, pero asegúrese de cubrir todo el rango de valores para que el modelo se mantenga bajo las pruebas de estrés. Si el modelo solo se entrenó con tasas de interés del 3 al 5 por ciento, no le irá bien si aumenta las tasas de interés al 10 por ciento. Valore los instrumentos bajo definición criptográfica cada combinación de valores.

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