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天下财经招商机器学习日渐升温

天下财经招商机器学习日渐升温
更新时间:2017-08-11
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机器学习学科的软件工程师和数据科学家仍然使用许多相同的算法和工程工具,如同他们多年前做的那样。也就是说,相比深层的神经网络,传统的机器学习模式正在为大多数人工智能应用提供动力。工程师们仍在使用传统的软件工程工具来进行机器学习工程,但这些工具并不起作用:数据建模的管道试图将数据转为模型,但最终得到的只是一些不完整的碎片。随着大型科技公司构建具有端到端功能的新型机器学习平台,这一过程将会有所改观。

“机器学习三部曲”是怎样的过程机器学习工程分为三个阶段,数据处理、模型构建、部署和监控。在这个过程中,我们有管道和模型,也就是机器学习算法学习预测给定输入数据的过程。“深度学习”就是在这一过程发生。深度学习是一种机器学习算法的子范畴,它使用多层次的神经网络来学习输入和输出之间的复杂关系。神经网络的层次越多,它所能捕捉到的复杂性就越高。传统的统计机器学习算法(即那些不使用深层神经网络的算法)拥有更有限的能力来获取关于训练数据的信息。但是,这些更基本的机器学习算法与许多程序都高度适配,这使得深度学习模型在很多情况下是多余的。因此,我们仍能看到软件工程师在机器学习工程中广泛使用这些传统模型——即使我们正处于对深度学习的狂热之中。但是,支撑起整个学习过程的基础,是训练机器学习模型前后的环节。第一个阶段涉及清理和格式化大量数据,并将其输入到模型中。最后一个阶段涉及对模型的仔细部署和监控。我们发现,人工智能的大部分工程时间实际上并不是用来构建机器学习模型的,而是用来准备和监控这些模型。我们有充分的理由使用更简单的模型而不是深度学习。深度神经网络训练难度很大。它们需要更多的时间和计算能力(它们通常需要不同的硬件,特别是图形处理器)。让深入学习运转成功是很困难的,它仍然需要大量的手工操作,包括直觉、尝试和报错。在传统的机器学习模式下,工程师花在模型培训和调优上的时间相对较短,通常只有几个小时。最终,如果深度学习能够实现的准确度提升较小,那么它所能带来的价值将远低于其对可扩展性和开发速度的需求。因此,在训练机器学习模式时,传统方法效果很好。但是,同样的情况并不适用于连接机器学习管道的基础设施。在机器学习工程中使用同样的旧版软件工程工具,将有更大可能出现错误。机器学习管道的第一阶段数据收集和处理恰恰论证了这一点。虽然大公司肯定有大数据,但数据科学家或工程师必须清理数据,使之有用,也就是验证并整合来自不同来源的重复数据,标准化指标,设计和证明功能。此外,大型科技公司的规模较大,难免会造成错误。在生产任务中,要谨慎部署和监控模型。正如一位工程师所描述的那样,“在大公司,百分之八十的机器学习流程都相当于基础设施。”“在大公司,百分之八十的机器学习流程都相当于基础设施。”然而,传统的单元测试——传统软件测试的支柱——并不真正适用于机器学习模型,因为机器学习模型的正确输出在之前是未知的。毕竟,机器学习的目的是在没有工程师编写任何规则的引导下,让模型学会根据数据做出预测。因此,工程师们采用的不是单元测试,而是采用一种不那么结构化的方法:他们手动监控仪表板,并为新模型编写警报。实际世界数据的变化可能会让训练的模型变得不那么准确,因此工程师根据应用程序的不同,每天按月对新数据进行重新培训。但是,现有的工程基础设施中缺少机器学习的支持,可能会造成开发模型和生产模型之间的脱节——毕竟正常代码更新的频率要低得多。

许多工程师仍依赖于将模型部署到生产中的基本方法,比如将已训练模型的串行化版本或模型权重保存到一个文件中。工程师有时需要用另一种语言或框架重建模型原型和部分数据管道,因此他们在生产基础设施上工作。从数据处理到培训再到部署的所有阶段,任何与机器学习开发的不兼容都可能导致错误。

为了解决这些问题,一些拥有开发定制工具资源的大公司已经投入了时间和工程技术来创建他们自己的机器学习工具。他们的目标是拥有一个无缝的、端对端的机器学习平台,完全兼容该公司的工程基础设施。

 

现在人工智能被广泛应用于各个领域,我们天下财经将人工智能带进金融的世界,拥有当今全球投资界的前沿为量化分析,即依靠人工智能的优异算法以及云数据的辅助支持,自动计算出当下确定性较高的交易性机会,并在综合了风险与收益之后形成一套完整的投资策略组合。为了更加具体地说明我们股票策略组合如何产生,就要先解释三个核心要素,即:股价走势本身的数学含义;

财务指标等经营性因素对于股价的影响;

资金量、心理预期等匹配问题。

在完成了上述三个核心要素的解释之后,我们把这三个要素看成独立事件,同时满足这三个要素的股票才会通过我们人工智能的筛选。如果形象描述的话,我们策略的形成类似于三原色的配色过程,即股价走势,经营性因素,匹配问题 得出策略最优,所以,天下财经给你带来的是资金风险的降低,和收益比例的最大化.

 

 

 

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