人工智能贪婪算法应用领域-人工智能贪婪算法应用领域有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能贪婪算法应用领域的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能贪婪算法应用领域的解答，让我们一起看看吧。

1. 深度学习究竟是个啥？
2. 在金融领域，人工智能最大的潜力究竟是什么？
3. 现在都可以AI智能炒股了，未来做自己的交易系统还有意义吗？
4. 人工智能专业需要学习什么？

深度学习究竟是个啥？

深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和容个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。

深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构，通过组合低层特征形成更加抽象的高层属性或类别特征，从而对数据进行表征。简单来说机器学习是实现人工智能的方法，深度学习是实现机器学习的技术。

中公教育新推出了关于深度学习的课程，内容涉及计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多种重点应用技术点，匹配企业岗位所需75%的招聘要点，对于想入行人工智能的人学习还是很合适的。

在金融领域，人工智能最大的潜力究竟是什么？

肯定是风控，金融就是一门风控的生意，人工智能在风控策略、反欺诈以及催收领域都有很大的应用场景，现在很多金融机构都应用了大数据风控，未来人工智能会让风控更加智能化，可能替代大部分的风控人员。

　对金融机构来讲，由于人工智能在数据及信息获取方面有巨大优势，其海量数据基础和强大计算能力可以挖掘出很多细分领域投资机会，从而辅助投资机构进行决策。机器没有人性贪婪和恐惧的弱点，也不会受情绪化的影响，不仅可以自己探索交易策略，从过去失败的教训和成功的经验中自主学习，做出当前的投资判断，它同时可以通过历史数据，学习不同投资者的交易模型，在相互[_a***_]中得到最优交易策略，大大提升策略表现。在围棋比赛中，AlphaGo对阵的是人类最顶尖的棋手，而在投资领域，人工智能实际上是和全市场投资者对阵，只要战胜平均水平就能获利。顶尖高手尚且落败，战胜众人更非难事。

近年来金融行业成为应用AI技术的重点领域，在政策层面，央行印发的《金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021）》指出，在顶层设计层面要求稳妥推动人工智能技术与金融业务深度融合；产业层面，AI技术已经广泛应用于各个金融机构的风控、营销、身份识别、智能投顾、智能监管等领域，并呈现快速发展态势。

作为人工智能与金融科技领域领先企业代表，浪潮信息与赞华已有30余年的合作历程，覆盖服务器、存储、小型机等多个产品线，近年来双方在业务经营方面合作逐步深入并取得了杰出成就。此前浪潮信息和声扬科技、赞华基于元脑平台联手推出的 “智慧声纹识别”解决方案在某大型银行落地，该方案可实现2秒语音通话即可确认客户身份，1:1声纹确认准确率达99.7%，大幅提升了银行在客服、风控方面的工作效率。

人工智能最大的潜力就是消除人类，或者说把人类提高到无处不在的“神”的位置，能依靠纯粹精神生存。

也就是说，具体到金融领域，人工智能最大的潜力就是消灭金融本身。现在讨论最多的是区块链技术，其核心是货币信用不需要国家或某个组织背书，信用可以在数据化、流动性中得以建立，最终取代传统金融的概念。

目前我们能看到人工智能在金融领域的应用，无非是更好地搜集数据，建立好数据模型，提供更优的决策。金融在数据的产生，流动上是几乎处在所有产业的前沿，因此利用人工智能也最急迫，现实中人工智能的应用落地，也以金融领域为最。

但，人工智能不仅仅是一个技术，它是一个新的物种，不仅仅是改善金融，完全会颠覆金融。往往，一开始我们用着舒服，用着上手，最后用着用着把自己也用进去了。

这时，已分不清哪个是金融，哪个是数据的流动与产生，甚至都分不出什么状态下的自己是真实的。

都会产生巨大的变化的。

你还没看见它，它却早已奔向早该归属的未来，急速的前进着。

这就是现在，这就是未来。

我认为应该是风控。

金融的本质是数据和数据分析。大数据对于风控至关重要。

在人工智能大数据等技术的应用下，能够***金融机构提升风控，同时也能让我们得到便捷的服务。

比如，从金融机构角度来看，以银行***为例，大数据技术通过对数据的挖掘和分析，可以帮助银行有效识别一些风险。因为在银行***过程中最不愿意看到有逾期或者坏账，那怎样识别风险，最大程度降低风险，可以作用大数据人工智能技术。

听说，百度就利用自己的技术优势，研发出了一个般若大数据风控平台，并且已经开始把一些成熟的技术输出给银行等金融机构。

另一方面，从我们个人角度，如果我有***需求的话，当然希望越快越方便，越好，但是实际***中，我发现，流程比较慢，而且如果在银行记录不多，银行不够了解你的还款能力时，往往不会给你***。因此，如何从多方面了解一个人的信用及还款能力等消息，也需要大数据和人工智能。这样才能让我们这些用户获得更好的服务。

现在都可以AI智能炒股了，未来做自己的交易系统还有意义吗？

如果是人工智能炒股已经投入应用的话，那我觉得大家就都一样了，会有人用人工智能去炒股，那就会有人开发这个软件把它售卖。那股市就没有太大的意思了，大家都是靠数据计算，而不是靠人心的。基金机构之所以能赚钱，主要还是靠人性的贪婪吧，散户跟风听消息，赚了钱舍不得走，任何一件事情都要有参与感才有成就感，如果我们全部都交给AI，让他们自行处理，这就是个计算机，那我觉得股市是不存在炒的概念。不会有太多的波动，因为我们都交给计算机了，他们有没有情绪，他们也不会***用计谋。等到大家都用人工智能的时候股市反而没有风险了，大家更像是投资某家公司的股票这家公司如果运作的好，你可以分一点红。另外就是如果都交给机器人，我们也赚不到什么钱的话，谁还会把那么多钱放在股市里呢，股市就已经失去了投机的意义，也失去了风险的乐趣。小散户就不会再拼命地入市了，没有那种大的波动的话，没有突如而来的大牛市，那基金和机构也转不了谁的钱，大家都不会把多余钱放到股市里面去。而且很多人早期就是用一些程序在炒股，但是他自己看着那个股票在涨的时候，它会关掉程序，不让程序卖，所以人性的贪婪永远是会控制机器的。当人工智能发出的指令跟他所判断的不一样的话，那我觉得可能会取消AI操作还是用人为的操作。

谢邀！

当然！答案必须，以及一定是肯定的！

就如你所知道的，人类的贪婪与欲望是无止境的。

人类做AI的目的，不单纯的为了让生活更美好，而是将各种商业利益充斥其中，尤其在国内，庄家总是要胜的。基于这个设定，智能炒股、智能投顾，都是伪设定，它先伪装成某一种智能产品，让你轻松赚钱、上瘾、失去自主分析及判断能力，待时机成熟之后，便会根据各种利益进行人为干预，而用户依然会以为是人工智能，想想百度搜索的发展历程及百度竞价你就懂了。

有人在的地方就有江湖，靠谁不如靠自己。拥有一个自己的交易系统最靠谱。

目前来说不用太信AI炒股，这个东西还没有被验证。

交易系统都是有时效性的，即只是在某一特定时间短内是有意义的，过了这段时间可能是完全失效的。所以AI自我进化能力，值得商榷。

AI炒股说白了利用的无非是过往的历史数据来预测未来情况指导买卖。但你要知道，所有的历史数据都是不准的，如果真准，不用AI只用某一个交易指标就可以精准赚钱了。所以未来是无法预测的。

某一天如果AI真能准确指导股市了，那么股市也没有存在的必要了，直接用AI判断其公允价值就好，完全没有必要在进行频繁交易了。股市之所以会频繁交易，是因为买方与卖方对其公允价值判断不一，如果公允价值有了公认标准，其交易也就失去了价值，股市也就不存在了。

谢谢邀请！

先回答问题，未来做自己的交易系统有意义！

理由如下:

1.如果今后真的ai智能炒股了！你也可以开发自己的啊！毕竟，每个人掌握的***不同，开发出的智能软件的效果不同，能够测算的结论和胜算也不同，所以，还可以开发自己的系统！

2.智能炒股，如果真的发展起来，以数据库为支撑，提高预判的精准度，估计股市就有很多人不玩了，因为没有自己系统的，竞争力下降，岂不是可能一直亏！可能，会逼着想继续玩的人，也做智能炒股系统！

3.大数据年代，科技在发展，做自己的交易系统还是很有必要的，因为你懂啊！

如果发展到用ai炒股就无敌天下的话，最后只能发展成ai间的pk，市场发展到只能是少数人的游戏，那流动性就出问题了。或者大家都把钱交给有最高智能的ai基金来运作，要么都不赚钱，要么只能是单边行情，这种市场也不会存在。

人工智能专业需要学习什么？

1.数学能力：高等数学、线性代数、概率论等，必须得掌握最基础的东西，比如微积分、矩阵运算、概率公式等。算法的基础就是数学。2.编程能力：掌握一门语言(建议pytjon)，能独立编写代码、调试程序。3.计算机思维：熟悉数据结构，了解数据库、操作系统等。4.算法：理解常见的算法，比如动态规划、贪心。5.机器学习：掌握常见的机器学习算法，比如LR、SVM、随机森林等。6.深度学习：掌握基本的神经网络结构，包括多层感知机、CNN、RNN。7.文献阅读能力：跟踪前沿，掌握新思路、新想法。比如attention、GNN。

人工智能可以从不同纬度分很多方向，每个方向需要学习的重点也不尽相同:

从领域来看，可分为语音、图像、自然语言、决策推理等，每个领域关注的点有所不同。到都有个共同点，机器学习、深度学习是基础，每个领域都可以用到，只是不同的算法侧重点不一样。

从工作性质来看，可分为学术研究、AI应用。学术研究更偏算法推演，对数学基础要求较高。AI应用偏实践，关注业界前沿研究，并应用到业务场景中。

大家好，我认为人工智能技术的学习需要循序渐进。

首先从机器学习ML开始，机器学习经历了多年的发展形成了丰富的模型结构，例如线性回归、决策树、逻辑回归、向量机、贝叶斯、神经网络等，我们只有修改一下模型的参数，对其进行训练输出最优模型即可；

第二要学习深度学习DL,深度学习可以构建一套复杂的网络输入大量的数据进行训练输出最优的模型，这个过程是对于计算机的计算能力要求很高，所以随着云计算与大数据的发展也加快了深度学习的步伐，深度学习有很多网络结构需要学习，如DNN、CNN、RNN、LSTM、GAN等,每种网络结构应用的领域不一样，如CNN用在图像识别分析领域，RNN、LSTM用在语音识识别；

第三要学习一下python编程语言,python在大数据处理这一块有其自身的优势，支持Pytorch、TensorFlow等人工智能框架；

希望我的回答能帮到您，谢谢。

到此，以上就是小编对于人工智能贪婪算法应用领域的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能贪婪算法应用领域的4点解答对大家有用。

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