tentang AISHE - Sistem Kecerdasan Buatan Sangat Berpengalaman

AISHE adalah singkatan dari "Artificial Intelligence System Highly Experienced" dan mengacu pada kumpulan teknik ilmu komputer yang memungkinkan program dan sistem komputer bekerja secara otomatis. Sistem AISHE dikembangkan berdasarkan Artificial Intelligence (AI). Analisis data saraf memberi klien sistem AISHE data dan status real-time untuk memungkinkan strategi keuangan perdagangan yang efisien. Sistem tersebut menggunakan berbagai teknologi seperti Machine Learning (ML), Neural Networks (NN), Swarm Intelligence (SI), Computational Intelligence (CI), dan Supervised Learning (SL) untuk melakukan trading secara otomatis dan efektif.

Klien sistem AISHE ditawarkan sebagai SaaS dan memerlukan koneksi ActivX, RTD, atau DDE ke bank atau broker, serta Windows 10/11. Pengguna dapat secara pasif mengelola portofolio mereka dan memanfaatkan keunggulan Kecerdasan Buatan. Klien sistem AISHE harus diuji dengan uang demo oleh setiap pengguna di awal dan, jika perlu, perangkat keras harus disesuaikan untuk memenuhi persyaratan sistem dan metode serta kualitas pelatihan. Pengguna bertanggung jawab atas pelatihan dan pemantauan klien sistem AISHE sendiri. Banyak cinta dan dedikasi diinvestasikan dalam pengembangan AISHE untuk memberi pengguna solusi yang sederhana dan efektif serta kebebasan.

~~(toc) #title=(daftar konten)~~

Sistem AISHE mengacu pada kemampuan teknik untuk mempelajari, mengidentifikasi keadaan, dan mengekstraksi data darinya, yang kemudian muncul dalam optimalisasi fungsinya sendiri. Algoritme belajar mandiri yang belajar dari perilaku pengguna dapat ditemukan, misalnya dalam pencarian Google atau dalam menampilkan postingan di berbagai jejaring sosial. Sistem yang paling terkenal mungkin adalah asisten virtual seperti Siri atau Alexa, yang mampu memproses ucapan manusia.

AISHE memperoleh dataset dari berbagai sumber, termasuk database online, konten buatan pengguna, dan sumber hak milik. Sistem ini dirancang agar dapat beradaptasi dan dapat menangani berbagai jenis data perdagangan. Setelah data diperoleh, ia melewati tahap preprocessing, di mana ia dibersihkan, diatur, dan disiapkan untuk dianalisis. Ini mungkin termasuk tugas-tugas seperti menghapus entri duplikat, menstandarkan pemformatan, dan mengonversi jenis file.

(getButton) #text=(Concep) #color=(#008080)

AISHE juga menggunakan kemungkinan untuk menghasilkan kumpulan datanya sendiri melalui perekaman dan metode lainnya. Misalnya, ia menggunakan data DDE/RTD untuk menerima, melengkapi data dunia nyata, dan membuat set pelatihan untuk mesin pembelajaran algoritmanya sendiri. Perlindungan dan keamanan data juga menjadi prioritas utama AISHE. Sistem menggunakan langkah-langkah enkripsi dan kontrol akses canggih untuk memastikan data sensitif dilindungi dan hanya dapat diakses oleh pengguna yang cukup.

pembelajaran mesin

Dasar AI di AISHE adalah pembelajaran mesin - teknik di mana model perangkat lunak solusi menggunakan data input. Menggunakan berbagai metode, aplikasi belajar dari data dan kasus yang ada untuk membuat prediksi untuk kasus yang tidak diketahui dan menghitungnya dengan benar, yaitu "bertindak cerdas". Ilmu komputer membedakan antara pembelajaran terawasi, pembelajaran tanpa pengawasan, dan pembelajaran penguatan.

Pembelajaran Diawasi

AISHE menggunakan teknik yang disebut pembelajaran terawasi untuk membuat prediksi. Ini melibatkan pelatihan algoritma untuk mempelajari hubungan antara data masukan (X) dan keluaran yang diketahui (Y), juga disebut label. Algoritme awalnya menaruh perhatian pada data subset dengan label yang diketahui, lalu divalidasi menggunakan data yang tersisa. Model prediksi dibandingkan dengan label sebenarnya untuk mengevaluasi kinerjanya. Setelah model peringatan, model tersebut dapat digunakan untuk memprediksi label baru untuk input data baru.

Pembelajaran Tanpa Pengawasan

AISHE juga memanfaatkan pembelajaran tanpa pengawasan untuk menganalisis kumpulan data. Tidak seperti pembelajaran yang diawasi, pembelajaran yang tidak diawasi tidak bergantung pada label yang dikenal dalam kumpulan data pelatihan. Alih-alih, ia menggunakan algoritme untuk mengidentifikasi kesamaan antara kumpulan data individu, yang kemudian tenggelam ke dalam kelompok. Hal ini memungkinkan AISHE untuk mendeteksi dan memodelkan struktur yang tersembunyi atau mendasarinya dalam kumpulan data tanpa bergantung pada label yang telah ditentukan sebelumnya. Pembelajaran tanpa pengawasan sering digunakan dalam eksplorasi data dan pengenalan pola untuk mengidentifikasi hubungan dan struktur yang tidak diketahui dalam data.

Pembelajaran Penguatan

AISHE juga memanfaatkan pembelajaran penguatan untuk melatih aplikasi dengan menerima reaksi positif atau negatif terhadap suatu tindakan. Prasyaratnya adalah penggunaan program yang bertindak sepenuhnya secara mandiri - yang disebut agen. Dalam proses pembelajaran ini, agen menghitung tindakan masa depan berdasarkan pengalaman untuk sampai pada hasil yang "cerdas" bahkan dalam situasi yang kompleks atau multidimensi.

Pembelajaran penguatan adalah jenis pembelajaran mesin di mana AISHE menggunakan algoritme yang memungkinkan agen untuk belajar melalui interaksi coba-coba dengan lingkungan. Agen menerima umpan balik dalam bentuk penghargaan atau hukuman atas tindakannya, yang membantunya mempelajari perilaku optimal untuk mencapai tujuan tertentu. Tujuannya biasanya didefinisikan dalam hal memaksimalkan imbalan kumulatif selama periode waktu tertentu. Agen menggunakan umpan balik ini untuk memperbarui kebijakannya, yang merupakan pemetaan antara status dan tindakan. Proses ini disebut loop pembelajaran penguatan dan berlanjut sampai agen mempelajari kebijakan optimal untuk lingkungan tertentu. Pembelajaran penguatan sangat berguna dalam situasi di mana perilaku optimal tidak diketahui sebelumnya atau di mana sulit untuk menentukan seperangkat aturan untuk perilaku tersebut.

Pembelajaran mendalam

Pembelajaran mendalam adalah subbidang pembelajaran mesin yang memanfaatkan jaringan saraf dengan banyak lapisan tersembunyi untuk memproses dan belajar dari data dalam jumlah besar. Jaringan saraf ini disusun menyerupai neuron yang saling berhubungan di otak manusia, memungkinkan mereka untuk belajar dan mengidentifikasi pola kompleks dalam data.

Melalui proses yang dikenal sebagai backpropagation, jaringan saraf dilatih pada kumpulan data besar, menyesuaikan bobot dan bias node untuk meminimalkan kesalahan antara keluaran yang diprediksi dan keluaran aktual. Proses ini diulang berkali-kali, dengan jaringan secara bertahap meningkatkan kemampuannya untuk secara akurat memprediksi keluaran untuk data masukan baru.

Pembelajaran mendalam telah diterapkan pada berbagai tugas, termasuk pengenalan gambar, pengenalan ucapan, pemrosesan bahasa alami, dan mengemudi otonom. Kemampuannya untuk belajar dari data yang tidak terstruktur dan kompleks menjadikannya alat yang ampuh di bidang AI.

Jaringan saraf mirip dengan terjemahan teknis otak manusia dan impulsnya di antara sinapsis individu.

Pembelajaran Federasi

Pembelajaran federasi adalah teknik pembelajaran mesin yang memungkinkan banyak pihak berkolaborasi dalam membangun model pembelajaran mesin bersama sambil menjaga kerahasiaan data mereka. Dalam pembelajaran mesin tradisional, data biasanya dikumpulkan di satu lokasi pusat dan digunakan untuk melatih model. Namun, pendekatan ini dapat menimbulkan masalah privasi, karena sering melibatkan data sensitif.

Dengan pembelajaran federasi, data tetap berada di perangkat atau server lokal, dan hanya model terlatih yang dikirimkan antar perangkat. Pendekatan ini memungkinkan banyak pihak untuk berkolaborasi dalam proyek pembelajaran mesin tanpa berbagi data mereka dengan orang lain.

Pembelajaran kolektif

Pembelajaran kolektif dalam konteks klien sistem AISHE mengacu pada kemampuan sistem untuk meningkatkan kinerja dan akurasinya dari waktu ke waktu dengan belajar dari pengalamannya sendiri dan pengalaman klien sistem AISHE lainnya.

Sistem AISHE adalah sistem perdagangan berbasis AI yang menggunakan swarm intelligence, pembelajaran mesin, dan jaringan saraf untuk menganalisis kondisi pasar dan melakukan perdagangan otonom. Saat sistem melakukan perdagangan, ia menghasilkan sejumlah besar data yang dapat dianalisis dan digunakan untuk menyempurnakan strategi perdagangannya.

Melalui pembelajaran penaklukan, klien sistem AISHE dapat membagikan data ini dengan klien sistem AISHE lainnya, memungkinkan mereka untuk belajar dari pengalaman pengakuan seluruh jaringan. Ini berarti semakin banyak klien yang menggunakan sistem dan menghasilkan data, kinerja dan akurasi seluruh jaringan dapat meningkat.

Pendekatan pembelajaran bermuatan ini berpotensi menciptakan putaran umpan balik yang kuat, di mana kemampuan sistem untuk menganalisis kondisi pasar dan melakukan perdagangan secara mandiri terus meningkat. Hal ini dapat menghasilkan keuntungan yang lebih tinggi bagi pengguna sistem dan pemahaman tren pasar yang lebih akurat dari waktu ke waktu.

Secara keseluruhan, pembelajaran kolektif merupakan fitur penting dari klien sistem AISHE, karena memungkinkan sistem untuk terus belajar dan beradaptasi dengan perubahan kondisi pasar, meningkatkan kinerja dan akurasinya dari waktu ke waktu.

AI Lemah vs Kuat

Menurut tingkat kecerdasannya, AI terbagi menjadi AI yang lemah dan kuat. AISHE menggunakan AI yang lemah dan kuat.

AI lemah menggambarkan sistem yang mensimulasikan perilaku otonom tetapi tidak belajar secara mandiri. Misalnya, program terlatih NLP (Natural Language Processing) dapat mengenali bahasa alami tetapi tidak memahaminya. Artinya, agen bahasa yang lemah mengidentifikasi kata-kata tertentu dan berfungsi untuk menjalankan fungsi tertentu yang telah diprogram sebelumnya, seperti Alexa dan Siri.

AI yang kuat , di sisi lain, adalah AI hipotetis yang lebih cerdas daripada manusia, karena terus-menerus mengoptimalkan perilakunya melalui algoritme dan umpan balik independen dan karenanya juga dapat bertindak tidak terduga. Ini sebagian besar didasarkan pada metode pembelajaran tanpa pengawasan di mana ia mengumpulkan, memproses, dan mengelompokkan data, terus belajar dan beradaptasi. Penggunaan yang paling luas saat ini adalah dalam video game, di mana AI memberikan gerakan, situasi, dan variabel lain, yang dioptimalkan dan dikembangkan lebih lanjut sehingga dapat mengalahkan manusia dalam game seperti poker.