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一文解锁强化学习:从原理到应用的奇妙之旅-V2


从生活场景理解强化学习

想象你在玩一款策略游戏,每一步决策都会影响最终的胜负。你需要不断尝试不同的策略,观察游戏局势的变化,根据最终的胜负结果来调整自己的策略。如果某一步决策让你离胜利更近,你会倾向于在类似的情况下重复这个决策;反之,如果导致失败,你就会避免再次这样做。这,就是强化学习的基本思想。

在强化学习的术语中,玩游戏的你就是 “智能体(Agent)”,游戏环境就是 “环境(Environment)”,你做出的每一步决策就是 “动作(Action)”,游戏的胜负结果就是 “奖励(Reward)”。智能体通过与环境不断交互,根据获得的奖励来学习最优的行为策略,以最大化长期累积奖励 。...

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解析Spearman核心原理,探索广泛的应用场景:从数据特征到结果解读


Spearman 核心原理与应用场景

一、研究背景

在大数据时代,数据量呈爆发式增长,数据分析成为众多领域决策的关键依据。从经济金融领域的市场趋势预测,到医学研究中的疾病关联性分析,再到环境科学里的生态变化监测,准确理解变量间的关系至关重要。传统的线性相关分析方法,如皮尔逊相关系数,在处理简单线性关系且数据满足正态分布时效果良好,但面对复杂多变的数据,其局限性逐渐凸显。Spearman 秩相关系数正是在这样的背景下,凭借其独特优势,成为数据分析不可或缺的工具。

二、Spearman 核心原理

(一)定义与基本概念

Spearman 秩相关系数是一种非参数统计指标,专注于衡量两个变量之间的...

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卷积神经网络全面介绍


卷积神经网络全面介绍

定义与基本概念

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称 CNN),作为深度学习领域的核心算法之一,属于包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。其独特之处在于具备强大的表征学习能力,能够按照阶层结构对输入信息进行平移不变分类,因此也被称作 “平移不变人工神经网络(Shift-Invariant Artificial Neural Networks,SIANN)”。从本质上讲,CNN 模仿生物的视知觉机制构建,既可以进行监督学习,利用有标记的数据进行模型训练,让模型学习到数据中已知的特征和模式,从而对新数据进行准确分类和预测;也...

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AI“眼”中识金:AlphaNet金融掘金之旅


金融新视野:AI 浪潮来袭

在当今全球经济一体化的大背景下,金融市场犹如一片波涛汹涌的海洋,时刻都在发生着复杂多变的波动。从华尔街的股票交易大厅,到亚洲各地的金融中心,无数投资者、分析师和金融机构都在密切关注着市场的一举一动。市场的复杂性体现在多个方面,其参与者的多样性令人瞩目,从经验丰富的大型投资机构,到初涉市场的个人投资者,他们怀揣着不同的目标、风险承受能力和投资策略,在市场中相互博弈 。与此同时,宏观经济因素,如经济增长的起伏、通货膨胀的变化、利率的升降以及汇率的波动,都对金融市场产生着深远的影响。就拿股票市场来说,一家公司的股票价格不仅取决于其自身的业绩表现、市场竞争力等内部因素...

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解锁LangGraph:大模型时代的智能应用新框架


一、从困惑到好奇:LangGraph 初印象

在当今这个被大模型技术深度渗透的时代,我们在享受其带来的诸多便利时,也不得不面对一系列棘手的问题。就拿我日常工作中使用大模型来说,处理简单任务时,它确实表现出色,像快速生成文案、总结文档要点这类基础操作,往往能又快又好地完成。但一旦涉及到复杂流程,大模型就有些力不从心了。

比如说,之前我负责一个市场调研分析项目,需要从海量的行业报告、用户反馈数据以及市场动态资讯中,梳理出竞争对手的优劣势、市场份额变化趋势,还要预测未来市场走向并给出针对性的策略建议。这可不是一个简单的线性任务,它需要多轮的数据筛选、分析、交叉验证,以及根据不同阶段的结果进行...

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从感知机到多层感知机:解锁神经网络的进阶密码


感知机:神经网络的起源

在人工智能的璀璨星空中,感知机(Perceptron)宛如一颗划破夜空的启明星,为后续神经网络的蓬勃发展照亮了前行的道路。1957 年,美国心理学家弗兰克・罗森布拉特(Frank Rosenblatt)怀揣着模拟人类神经元工作机制的梦想,提出了感知机这一开创性概念。

感知机的诞生深受人类大脑神经系统的启迪。神经元作为大脑的基本运作单元,能够接收来自其他神经元的输入信号,并依据这些信号进行计算进而输出结果。感知机试图模仿这种神经元的工作模式来攻克模式识别问题。它的基本结构包含输入层、加权和以及激活函数。输入层负责接收多个输入信号,这些信号可以是图像的像素值、数据的...

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LLM:自然语言处理的变革者


LLM:自然语言处理的变革者

在当今数字化时代,大语言模型(LLM,Large Language Model)作为人工智能领域的关键技术,正以前所未有的态势深刻改变着自然语言处理的格局。LLM是基于深度学习的自然语言处理模型,能够理解和生成人类语言。其核心原理和架构主要基于Transformer模型。与传统语言模型相比,它在数据规模、训练方式、应用范围等维度展现出无可比拟的优势。

核心原理:让机器读懂语言

自监督学习:无师自通的奥秘

自监督学习堪称LLM的“无师自通秘籍”,打破了对大量人工标注数据的依赖。在自然语言处理领域,主要通过巧妙设计预测任务来实现,如掩码语言模型(Masked L...

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支持向量机:凭借最大间隔称霸机器学习分类领域


探秘支持向量机:机器学习的超强“分类能手”

在当今数字化时代,机器学习如同一位神通广大的智者,渗透到我们生活的各个角落。从日常的垃圾邮件筛选,到复杂的医疗影像诊断,它都展现出了令人惊叹的能力。而在这众多的机器学习算法中,支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)无疑是一颗璀璨的明星,以其独特的魅力和强大的性能,在分类任务中表现卓越。今天,就让我们一同走进支持向量机的奇妙世界,揭开它神秘的面纱。

一、SVM的发展脉络

支持向量机的诞生并非一蹴而就,而是经历了漫长的探索与发展。它的起源可以追溯到20世纪60年代,当时 Vladimir Vapnik 和 Alexe...

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探秘 FinGPT:金融科技领域的智慧引擎


探秘 FinGPT:金融科技领域的智慧引擎

一、引言

在金融科技的璀璨星空中,FinGPT 正以其独特的光芒吸引着全球的目光。当今时代,金融市场的复杂性与日俱增,海量的信息如潮水般涌来,投资者和金融从业者在这片数据海洋中寻找着有价值的线索,犹如大海捞针。传统的分析方法在面对如此庞大且瞬息万变的信息时,逐渐显得力不从心。而 FinGPT 的出现,宛如一座灯塔,为金融领域的探索者们照亮了前行的道路,开启了金融智能化的新篇章。

二、FinGPT 概述

(一)诞生背景与开发团队

FinGPT 由 AI4Finance Foundation 匠心打造。在金融行业数字化转型的关键时期,该团队敏锐洞察...

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一文读懂FinGPT:金融科技的新引擎


一文读懂FinGPT:金融科技的新引擎

一、引言

在当今数字化浪潮席卷全球的时代,金融领域正经历着前所未有的深刻变革。人工智能技术的蓬勃发展为金融创新注入了强大动力,而 FinGPT 作为其中一颗璀璨的新星,正逐渐崭露头角,引起了广泛的关注。它在金融数据处理、分析和决策支持等方面展现出的巨大潜力,不仅有望重塑金融行业的业务模式,还为广大投资者、金融机构以及研究者提供了全新的工具和视角。那么,究竟什么是 FinGPT?它又是如何在金融领域发挥独特作用的呢?接下来,让我们一同深入探究。

二、FinGPT 是什么

(一)起源与背景

FinGPT 由 AI4Finance Foundation ...

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