大数据时代，人们如何借助人工智能进行有效投资？
最后更新：2020-03-09 11:41:01 手机定位技术交流文章
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来源:Pexels
机器学习自20世纪50年代末就已存在，大数据最早创建于2005年然而，直到最近十年，计算机工程师、科学家和企业才试图广泛使用这些技术。
大数据、人工智能(AI)和机器学习是目前最流行的技术，广泛应用于各行各业
在现代，投资行业是人工智能和大数据应用的主要行业之一
技术如何帮助人们做出更明智的投资选择？让我们互相了解吧！什么是
人工智能？
不同的词典对人工智能有不同的解释和定义，因为人工智能属于计算机科学领域，很难解释和理解
简而言之，人工智能系统是一种分析输入数据并进行复杂计算和决策的算法，就像人脑一样
人工智能系统如何工作？
例如，您可以想象与电脑对手下棋。每当你在棋盘上移动时，你的电脑对手会评估它能对你采取的所有步骤，并选择一个步骤使电脑有最大的获胜率。
应该注意的是，人工智能系统正在不断丰富和完善自己没有人工智能程序是完美的。随着数据库变得越来越大，各种实践经验变得越来越丰富，人工智能系统也在不断发展。就像人类一样，它运行的次数越多，它就越重复自己，并从失败中吸取教训。这就是“人工智能”什么是
大数据？
顾名思义，数据指的是信息，而“大数据”指的是使用传统方法难以存储和分析的大量信息
大数据的存储容量通常以TB为单位，大数据除外因此，需要一种有用的数据存储机制，能够有效地存储大量数据用于分析和关联。
给出了一个使用大数据的简单示例。大型企业，例如电子商务网站，通常存储大量数据，例如客户购买的单一商品、单一客户购买的商品组合、对单一产品的需求等。
考虑到电子商务平台的规模，其数据可能非常大所有数据都需要相互存储，以便平台能够分析和理解需求最大、更有可能捆绑在一起的产品等。因此，使用大数据分析工具很方便。
人工智能和大数据是如何关联的？因为
已经知道人工智能和大数据，所以知道如何将这两种技术结合起来也很重要。
如上所述，为了使人工智能系统做出正确的决策和准确的预测，它需要使用大量的数据来训练系统人工智能系统将使用这些数据进行预测/计算如果有错误，系统可以根据编码方法自行纠正，或者程序员可以对人工智能系统进行修改，使其正常运行。
在训练人工智能系统时需要手动提供大量的数据来模拟场景，这是一项繁琐且极具挑战性的任务因此，使用维护良好的大数据系统有助于改进人工智能系统所需的数据类型和纠正错误。在
大数据时代，人们如何利用人工智能进行有效投资？
毫无疑问，人工智能和大数据将很快成为投资界最重要的两项技术
投资时，时机和观察至关重要在当今世界，世界领导人的推文、新修订的法律或流行病的传播都可能使股市和其他投资领域成倍增长或直线下降。
因此，您需要与时俱进，不断跟踪市场行为，以准确预测未来回报然而，即使你足够努力，你仍然面临着高风险，即耗费时间、耗费资源和不正确的预测或计算。
和成熟的人工智能系统使用丰富的数据集，并且训练有素。借助该系统，投资者可以分析不断变化的市场形势，并迅速做出相应的判断。因此，这样的系统有助于投资者进行后端计算和前端决策。
投资者已经开始使用人工智能系统他们将查阅大量数据，包括社交媒体帖子、地缘政治形势、市场风险和更多信息，以进行实时预测，这将帮助投资者做出许多快速决策，以防止资本损失。
除了传统的投资预测之外，人工智能系统还可以帮助投资者摆脱高波动性投资，将更多精力放在风险最小的投资上。
lear capital等公司使用了最新的人工智能和大数据技术，使人们能够投资于低风险的贵金属行业，如黄金和白银。在李尔王资本，你可以查看所有你需要的信息，以了解它是如何工作的。即使价格突然下跌，贵金属价格仍然波动较小，需求巨大。因此，人们对贵金属(尤其是退休储蓄)的投资热情空前高涨。
总而言之，与传统的分析方法相比，人工智能和大数据技术使投资者能够更快、更高精度地分析数据，从而帮助他们更快、更明智地做出决策。
人工智能模型能代替人脑吗？
人工智能听起来可能太高，太有吸引力，我们经常听到类似的说法，人工智能甚至有一天可以统治世界。然而，这一天还没有到来！
如前所述，人工智能系统的效率和有效性在很大程度上取决于训练数据因此，面对巨大的投资，不建议完全依赖人工智能系统。
机器人和人工智能不能完全代替人工投资者应努力建立一个具有特定技能的团队，专门理解和分析人工智能系统提出的预测/计算利用他们的智慧和经验做出可行的投资选择。
资料来源:大数据支持的Pexels
人工智能系统给投资者带来极大便利然而，使用这些技术并不容易，而是一个挑战。
使用高级信息技术系统的一个主要问题是成本除了高安装成本外，还有其他费用，包括维护系统、查找大量数据并存储以供分析和培训人工智能的成本。
即使这些尖端技术的早期用户确实有一些优势，也不要得意忘形。尖端技术的发展比以往任何时候都要快。
，因此，即使是后来者也能在效率和结果上赶上。
只有在系统不断开发和更新时才是最重要的
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