大數據，人工智能和機器學習是其中一些最熱門的技術。好的，機器學習自1950年代后期就已經存在，大數據是在2005年首次出現的。但是，直到最近十年，計算機工程師，科學家和公司才嘗試了這些技術的廣泛實現。在投資行業是人工智能和領先的用戶的一個大數據在現代世界。但是技術如何幫助人們做出更明智的投資選擇？

　　什么是人工智能？

不同的來源對人工智能到底是什么有不同的解釋和定義。這是因為AI是計算機科學領域，很難解釋也很難理解。簡而言之，人工智能系統是一種算法，它考慮輸入到其中的數據并做出復雜的計算和決策，就像人的大腦一樣。

人工智能系統的基本示例是與計算機對手下棋。每當您在棋盤上移動時，計算機對手就會評估它可以與您對抗的所有步驟，并選擇一個步驟，使計算機有最大的機會與您抗衡。

需要注意的重要一件事是，人工智能系統“隨其學習”。這意味著，沒有任何AI程序一開始就不是完美的，它們會隨著向其中輸入更多數據以及經歷各種用例而學習。就像人類一樣，人工智能系統運行的次數越多，它就會自我迭代并從錯誤中學習。因此就是“人工智能”。

　　什么是大數據？

大數據就像聽起來一樣。數據是指信息，“ 大數據 ”是指難以使用傳統方法存儲和分析的大量信息。

大數據收集通常在TB大小范圍內，如果不是更大的話。因此，需要一種有用的數據存儲機制，該機制可以有效地存儲這些大量數據，以使它們易于分析并相互關聯。

大數據的一個簡單示例是考慮大型企業，例如電子商務網站。這樣的網站通常存儲許多數據，例如客戶購買的單個商品，單個客戶購買的商品組合，對單個產品的需求等等。

根據電子商務平臺的規模，數據可能非常龐大。所有這些數據都需要相互存儲，以便平臺可以分析和了解需求量最大的產品，更可能一起購買的產品等。因此，請使用大數據分析工具。

　　人工智能和大數據如何相互關聯？

既然您已經了解了AI和大數據，那么了解這兩種技術如何攜手并進也至關重要。

就像我們前面提到的，要使人工智能系統能夠做出正確的決策和準確的預測，我們需要對系統進行大量的數據訓練。AI系統將使用這些數據進行預測/計算。如果其中有錯誤，則系統可以根據其編碼方式在大多數情況下自行糾正，或者程序員可以更改AI系統以使其正常運行。

在訓練AI系統時，手動為其提供模擬所有使用場景的大量數據是一項繁瑣且通常具有挑戰性的任務。因此，維護良好的大數據系統可以幫助為AI系統提供學習，犯錯和糾正自身所需的所有類型的數據。

　　大數據和人工智能如何幫助人們進行投資的？

毫無疑問，人工智能和大數據將很快成為投資界最重要的兩項技術。

在進行投資時，時間和觀察至關重要。在當今世界，從世界領導人的推文，新法律或流行病的蔓延，一切都可以成倍地增長或挫敗股票市場和其他投資領域。

因此，必須始終保持有關當前市場行為的最新信息，以準確地預測未來收益。但是，在人工下，這是非常耗時，資源密集的，并且具有預測或計算錯誤的高風險。

但是，借助成熟的人工智能系統，投資者將能夠分析不斷變化的市場情況并迅速做出快速決策。因此，這樣的系統有助于為投資者做出后端計算以及前端決策。

人工智能系統已經存在于投資行業中。他們會查閱大量數據，包括社交媒體帖子，地緣政治情況，市場風險等，以進行實時預測，從而幫助投資者做出迅速的決定來保護自己的投資。

不僅是傳統的投資預測，人工智能系統還可以幫助投資者擺脫高波動性投資，而將更多的精力放在風險最小的投資上。

LearCapital等公司采用最新的AI和大數據技術，使人們能夠投資于低風險的貴金屬。綜上所述，人工智能和大數據等技術使投資者能夠比傳統分析方法更快地進行數據的高精度分析，從而幫助他們制定更快，更明智的決策。

　　AI模型是人類智能的替代品嗎？

人工智能聽起來可能過于浮華和吸引人，而且正如我們都已多次聽到的那樣，人工智能大腦甚至有一天可以統治我們。但是，這一天仍未到。

正如我們之前提到的，人工智能系統的效率和有效性在很大程度上取決于他們所訓練的數據。因此，在面臨巨額投資時，完全不建議完全依賴AI系統。

而不是用機器人和AI代替人工。投資者應專注于建立一支具有特定技能的團隊，以理解和分析AI系統提出的預測/計算。并利用他們的智慧和經驗做出可行的投資選擇。

　　最后的話

實施以大數據為后盾的基于AI的系統，可以為投資者帶來巨大的優勢。但是，這樣做不是一件容易的事，本身就是一個挑戰。

實施這種高級IT系統的主要問題之一是其成本。除了高昂的安裝成本外，還有維護系統，查找大量數據并將其存儲以用于分析以及培訓AI的形式的其他費用。

盡管成為利用這些尖端技術的早期參與者確實帶來了優勢，但也不要忘記技術前沿的發展比以往任何時候都快。因此，即使是后來者也可以在效率和結果方面具有優勢。因此，保持系統不斷發展和更新至關重要。想要了解更多關于大數據的信息，請繼續關注中培偉業。