В сегодняшнем быстро меняющемся мире фондовых бирж умение опережать события имеет решающее значение как для трейдеров, так и для исследователей. Искусственный интеллект (ИИ) может произвести революцию в отрасли, но его внедрению препятствует ряд проблем, включая конфиденциальность данных и доступ к большим и разнообразным наборам данных. Однако новая технология, называемая федеративным обучением, готова изменить все это.
Система AISHE для всех
Федеративное обучение — это децентрализованная процедура машинного обучения, которая позволяет нескольким поставщикам данных обучать модели машинного обучения без объединения их данных. Вместо этого данные остаются заблокированными на серверах, и между серверами перемещаются только прогностические модели. Этот подход не только уважает право собственности на данные и конфиденциальность, но также позволяет каждому участнику получать выгоду от большего пула данных, что приводит к повышению производительности машинного обучения.
Система AISHE является ярким примером того, как федеративное обучение может быть применено к фондовой бирже. Система позволяет исследователям получать доступ к объему данных, необходимых для преобразования торговли с помощью ИИ в масштабе, соблюдая при этом конфиденциальность и конфиденциальность. С AISHE разработчики данных и трейдеры могут работать над исследовательскими вопросами и улучшать свои модели, обученные на множестве разнообразных и репрезентативных наборов данных.
Преимущества AISHE распространяются не только на исследователей и трейдеров. Способность системы обучать модели машинного обучения в масштабе нескольких торговых инструментов без объединения данных является критически важной технологией для решения проблемы конфиденциальности и защиты данных на фондовой бирже. Успешная реализация федеративного обучения может иметь значительный потенциал для обеспечения точности в больших масштабах, помогая сопоставлять правильный порядок с правильной сделкой в нужное время.
В заключение, система AISHE представляет собой важный шаг вперед в использовании ИИ на фондовой бирже. Его реализация федеративного обучения позволяет широкомасштабно использовать ИИ при соблюдении конфиденциальности и конфиденциальности данных. Эта система меняет правила игры в отрасли и может принести пользу всем заинтересованным сторонам.