ZenLedger, кампанія па аналізе крыптавалютных дадзеных, заявіла ў сераду, што наняла чатырох новых кіраўнікоў на ўзроўні C-suite. Як паведамляецца ў прэс-рэлізе, фірма мае названы Дуяне Норман у якасці новага галоўнага дырэктара па стратэгіі, Дэніэл Д. Эскабар у якасці галоўнага тэхналагічнага дырэктара, Джонтэ Харэл у якасці галоўнага фінансавага дырэктара і Грэг Адамс у якасці галоўнага аперацыйнага дырэктара.
«Мы вельмі рады вітаць Дуяне, Даніэля, Джонтэ і Грэга, якія прынеслі з сабой багаты вопыт, які толькі дазволіць ZenLedger дасягнуць новых вышынь. Пасля аднаго з лепшых падатковых сезонаў ZenLedger продажы выраслі ў 5 разоў у параўнанні з мінулым годам, і каб падтрымаць гэты рост, колькасць нашых супрацоўнікаў павялічылася ўтрая. Кіруючыся павышаным рынкавым попытам на крыпта-падатковыя і бухгалтарскія паслугі ў спалучэнні з прадуктам, які працягвае ўражваць кліентаў галіновай інтэграцыяй, ZenLedger гатовы стаць лідэрам і пашырацца на новыя прадукты, паслугі і месцы», — Пэт Ларсен, кіраўнік Выканаўчы дырэктар ZenLedger.
Фон кіраўнікоў
ZenLedger наняў Norman для кіраўніцтва стратэгічнымі ініцыятывамі, звязанымі з дадзенымі аналітыка
аналітыка
Аналітыка можа быць вызначана як выяўленне, аналіз і перадача наступных заканамернасцей у дадзеных. Аналітыка таксама імкнецца растлумачыць або дакладна адлюстраваць сувязь паміж дадзенымі і эфектыўным прыняццем рашэнняў. У гандлёвай прасторы аналітыка прымяняецца прагназуючым чынам, каб больш дакладна прагназаваць цану. Гэтая аналітычная мадэль прагназавання звычайна ўключае аналіз гістарычных цэнавых мадэляў, якія выкарыстоўваюцца ў спробе вызначыць пэўныя вынікі цэн. Аналітыка таксама можа быць структураваная з апісальнай мадэллю, дзе чытачы спрабуюць правесці карэляцыю і лепш зразумець, як і чаму трэйдары рэагуюць на пэўны набор зменных. Трэйдары часам рэалізуюць такія тэхнічныя індыкатары, як слізгальныя сярэднія, паласы Боллинджера і кропкі перапынку, якія заснаваныя на гістарычных дадзеных і выкарыстоўваюцца для прагназавання будучых цэнавых рухаў. Як аналітыка адносіцца да Algo TradingAnalytics абапіраюцца на канцэпцыю алгарытмічнага гандлю, калі праграмнае забеспячэнне запраграмавана для аўтаномнай сігналізацыі і / або выканання заказаў на куплю і продаж на аснове шэрагу загадзя вызначаных фактараў. У інстытуцыянальнай прасторы Algo-trading стаў значна канкурэнтаздольным на працягу многіх гадоў, так як гандлёвыя ўстановы імкнуцца пераўзыходзіць канкурэнтаў з дапамогай аўтаматызаваных сістэм і віртуальнага прымянення гандлёвых стратэгій. Пераварванне і вылічэнне аналітыкі таксама назіраюцца ў новай вобласці высокачашчынных гандаль, дзе суперкампутары выкарыстоўваюцца для аналізу некалькіх рынкаў адначасова, каб прымаць амаль імгненныя аўтаматызаваныя гандлёвыя рашэнні. Платформы, якія падтрымліваюць HFT, здольныя значна пераўзыходзіць трэйдараў-людзей. Гэта звязана з прыроджанай здольнасцю ўсебакова аналізаваць вялікія наборы дадзеных, прымаючы пад увагу незлічоную суму фактараў, якія людзі не здольныя зразумець з такой хуткасцю. Акрамя таго, аналітыка бачыцца з бэктэстам. Бэктэстыраванне выкарыстоўваецца трэйдарамі для праверкі паслядоўнасці і эфектыўнасці гандлёвых стратэгій і праграмных гандлёвых рашэнняў у параўнанні з гістарычнымі дадзенымі аб цэнах. Бэктэстыраванне таксама служыць ідэальнай пляцоўкай для далейшага развіцця высокачашчыннага гандлю, а таксама для ацэнкі эфектыўнасці ручных або аўтаматызаваных здзелак. Аналітыка будзе працягваць адыгрываць усё больш важную ролю ў гандлі, паколькі новыя тэхналогіі і развіццё гандлёвых прыкладанняў выходзяць за межы чалавечых магчымасцяў.
Аналітыка можа быць вызначана як выяўленне, аналіз і перадача наступных заканамернасцей у дадзеных. Аналітыка таксама імкнецца растлумачыць або дакладна адлюстраваць сувязь паміж дадзенымі і эфектыўным прыняццем рашэнняў. У гандлёвай прасторы аналітыка прымяняецца прагназуючым чынам, каб больш дакладна прагназаваць цану. Гэтая аналітычная мадэль прагназавання звычайна ўключае аналіз гістарычных цэнавых мадэляў, якія выкарыстоўваюцца ў спробе вызначыць пэўныя вынікі цэн. Аналітыка таксама можа быць структураваная з апісальнай мадэллю, дзе чытачы спрабуюць правесці карэляцыю і лепш зразумець, як і чаму трэйдары рэагуюць на пэўны набор зменных. Трэйдары часам рэалізуюць такія тэхнічныя індыкатары, як слізгальныя сярэднія, паласы Боллинджера і кропкі перапынку, якія заснаваныя на гістарычных дадзеных і выкарыстоўваюцца для прагназавання будучых цэнавых рухаў. Як аналітыка адносіцца да Algo TradingAnalytics абапіраюцца на канцэпцыю алгарытмічнага гандлю, калі праграмнае забеспячэнне запраграмавана для аўтаномнай сігналізацыі і / або выканання заказаў на куплю і продаж на аснове шэрагу загадзя вызначаных фактараў. У інстытуцыянальнай прасторы Algo-trading стаў значна канкурэнтаздольным на працягу многіх гадоў, так як гандлёвыя ўстановы імкнуцца пераўзыходзіць канкурэнтаў з дапамогай аўтаматызаваных сістэм і віртуальнага прымянення гандлёвых стратэгій. Пераварванне і вылічэнне аналітыкі таксама назіраюцца ў новай вобласці высокачашчынных гандаль, дзе суперкампутары выкарыстоўваюцца для аналізу некалькіх рынкаў адначасова, каб прымаць амаль імгненныя аўтаматызаваныя гандлёвыя рашэнні. Платформы, якія падтрымліваюць HFT, здольныя значна пераўзыходзіць трэйдараў-людзей. Гэта звязана з прыроджанай здольнасцю ўсебакова аналізаваць вялікія наборы дадзеных, прымаючы пад увагу незлічоную суму фактараў, якія людзі не здольныя зразумець з такой хуткасцю. Акрамя таго, аналітыка бачыцца з бэктэстам. Бэктэстыраванне выкарыстоўваецца трэйдарамі для праверкі паслядоўнасці і эфектыўнасці гандлёвых стратэгій і праграмных гандлёвых рашэнняў у параўнанні з гістарычнымі дадзенымі аб цэнах. Бэктэстыраванне таксама служыць ідэальнай пляцоўкай для далейшага развіцця высокачашчыннага гандлю, а таксама для ацэнкі эфектыўнасці ручных або аўтаматызаваных здзелак. Аналітыка будзе працягваць адыгрываць усё больш важную ролю ў гандлі, паколькі новыя тэхналогіі і развіццё гандлёвых прыкладанняў выходзяць за межы чалавечых магчымасцяў.
Прачытайце гэты Тэрмін для дзяржаўных і карпаратыўных кліентаў па ўсім свеце. У 2019 годзе Норман выйшаў на пенсію з пасады супрацоўніка Галоўнай службы разведкі ЦРУ пасля 27 гадоў службы, уключаючы сем замежных турнэ. Да прыходу ў ZenLedger Норман служыў сувязным звяном паміж аддзелам абаронных інавацый і разведвальнай супольнасцю.
Акрамя таго, Эскабар мае больш чым 20-гадовы вопыт кіраўніцтва і прадпрымальніцкай дзейнасці ў галіне крыптаграфіі, распрацоўкі карпаратыўнага праграмнага забеспячэння і ІТ-кансалтынгу. Апошнія чатыры гады ён правёў у Bitpay у якасці кіраўніка аддзела карпаратыўных і інжынерных службаў, дзе ён цесна супрацоўнічаў з крыптабіржамі, блокчейнами, NFT, кашалькамі і ўрадамі ў ЗША і ва ўсім свеце.
Акрамя таго, Харэл мае 18-гадовы досвед працы ў галіне фінансаў і тэхналогій з часоў, калі ён быў капітанам арміі ЗША і ветэранам баявых дзеянняў. Харэл будзе кіраваць фінансавым аддзелам ZenLedger, які ўключае кантроль, фінансавае планаванне і аналіз, казначэйства, падаткі і ўнутраны аўдыт.
Адамс будзе кіраваць камандамі кампаніі па аперацыях, продажах і маркетынгу і распрацоўцы праграмнага забеспячэння па ўсім свеце. Раней Адамс быў сузаснавальнікам і генеральным дырэктарам машыннае навучанне
машыннае навучанне
Машынае навучанне вызначаецца як прымяненне штучнага інтэлекту (AI), якое імкнецца аўтаматычна вучыцца і ўдасканальвацца на аснове вопыту без відавочнага праграмавання. Машынае навучанне - гэта сфера, якая хутка развіваецца, якая таксама засяроджваецца на распрацоўцы камп'ютэрных праграм, якія могуць атрымаць доступ да даных і выкарыстоўваць іх для навучання для сябе. Гэта мае мноства патэнцыйных пераваг для большасці галін і сектараў, у тым ліку індустрыі фінансавых паслуг. Тлумачэнне машыннага навучанняМашыннае навучанне можна растлумачыць шляхам назірання. Напрыклад, працэс навучання пачынаецца з назіранняў або дадзеных. Гэта ўключае ў сябе прыклады і ўскосны вопыт або інструкцыі, якія дапамогуць выявіць заканамернасці ў дадзеных. Пры гэтым мэта складаецца ў тым, каб у будучыні прымаць лепшыя рашэнні на аснове прадстаўленых прыкладаў. У ідэальным наборы абставінаў камп'ютары вучацца аўтаматычна без умяшання або дапамогі чалавека і адпаведна карэкціруюць дзеянні. Машыннае навучанне можа прымаць дзве розныя формы, г.зн. навучанне пад кантролем або без нагляду. Алгарытмы машыннага навучання пад кантролем могуць прымяняць тое, што было вывучана ў мінулым, да новых даных, выкарыстоўваючы пазначаныя прыклады для прагназавання будучых падзей. Такім чынам, сістэма здольная забяспечыць мэты для любога новага ўводу пасля дастатковага ўзроўню падрыхтоўкі. Алгарытм навучання таксама можа параўноўваць свае вынікі, каб знайсці памылкі, каб змяніць мадэль адпаведна. Пашырэнне, некантраляваныя алгарытмы машыннага навучання выкарыстоўваюцца, калі інфармацыя, якая выкарыстоўваецца для навучання, ні класіфікаваная, ні пазначаная. Некантраляванае навучанне вывучае, як сістэмы могуць вывесці функцыю для апісання схаванай структуры з непазначаных даных. Сістэма не вызначае правільны выхад, але яна даследуе дадзеныя і можа рабіць высновы з набораў даных, каб апісаць схаваныя структуры з непазначаных даных.
Машынае навучанне вызначаецца як прымяненне штучнага інтэлекту (AI), якое імкнецца аўтаматычна вучыцца і ўдасканальвацца на аснове вопыту без відавочнага праграмавання. Машынае навучанне - гэта сфера, якая хутка развіваецца, якая таксама засяроджваецца на распрацоўцы камп'ютэрных праграм, якія могуць атрымаць доступ да даных і выкарыстоўваць іх для навучання для сябе. Гэта мае мноства патэнцыйных пераваг для большасці галін і сектараў, у тым ліку індустрыі фінансавых паслуг. Тлумачэнне машыннага навучанняМашыннае навучанне можна растлумачыць шляхам назірання. Напрыклад, працэс навучання пачынаецца з назіранняў або дадзеных. Гэта ўключае ў сябе прыклады і ўскосны вопыт або інструкцыі, якія дапамогуць выявіць заканамернасці ў дадзеных. Пры гэтым мэта складаецца ў тым, каб у будучыні прымаць лепшыя рашэнні на аснове прадстаўленых прыкладаў. У ідэальным наборы абставінаў камп'ютары вучацца аўтаматычна без умяшання або дапамогі чалавека і адпаведна карэкціруюць дзеянні. Машыннае навучанне можа прымаць дзве розныя формы, г.зн. навучанне пад кантролем або без нагляду. Алгарытмы машыннага навучання пад кантролем могуць прымяняць тое, што было вывучана ў мінулым, да новых даных, выкарыстоўваючы пазначаныя прыклады для прагназавання будучых падзей. Такім чынам, сістэма здольная забяспечыць мэты для любога новага ўводу пасля дастатковага ўзроўню падрыхтоўкі. Алгарытм навучання таксама можа параўноўваць свае вынікі, каб знайсці памылкі, каб змяніць мадэль адпаведна. Пашырэнне, некантраляваныя алгарытмы машыннага навучання выкарыстоўваюцца, калі інфармацыя, якая выкарыстоўваецца для навучання, ні класіфікаваная, ні пазначаная. Некантраляванае навучанне вывучае, як сістэмы могуць вывесці функцыю для апісання схаванай структуры з непазначаных даных. Сістэма не вызначае правільны выхад, але яна даследуе дадзеныя і можа рабіць высновы з набораў даных, каб апісаць схаваныя структуры з непазначаных даных.
Прачытайце гэты Тэрмін карпаратыўны SaaS-стартап Stabilitas, які OnSolve набыла ў 2020 годзе. У якасці галоўнага дырэктара па стратэгіі OnSolve ён адказваў за інавацыі і набыццё.
ZenLedger, кампанія па аналізе крыптавалютных дадзеных, заявіла ў сераду, што наняла чатырох новых кіраўнікоў на ўзроўні C-suite. Як паведамляецца ў прэс-рэлізе, фірма мае названы Дуяне Норман у якасці новага галоўнага дырэктара па стратэгіі, Дэніэл Д. Эскабар у якасці галоўнага тэхналагічнага дырэктара, Джонтэ Харэл у якасці галоўнага фінансавага дырэктара і Грэг Адамс у якасці галоўнага аперацыйнага дырэктара.
«Мы вельмі рады вітаць Дуяне, Даніэля, Джонтэ і Грэга, якія прынеслі з сабой багаты вопыт, які толькі дазволіць ZenLedger дасягнуць новых вышынь. Пасля аднаго з лепшых падатковых сезонаў ZenLedger продажы выраслі ў 5 разоў у параўнанні з мінулым годам, і каб падтрымаць гэты рост, колькасць нашых супрацоўнікаў павялічылася ўтрая. Кіруючыся павышаным рынкавым попытам на крыпта-падатковыя і бухгалтарскія паслугі ў спалучэнні з прадуктам, які працягвае ўражваць кліентаў галіновай інтэграцыяй, ZenLedger гатовы стаць лідэрам і пашырацца на новыя прадукты, паслугі і месцы», — Пэт Ларсен, кіраўнік Выканаўчы дырэктар ZenLedger.
Фон кіраўнікоў
ZenLedger наняў Norman для кіраўніцтва стратэгічнымі ініцыятывамі, звязанымі з дадзенымі аналітыка
аналітыка
Аналітыка можа быць вызначана як выяўленне, аналіз і перадача наступных заканамернасцей у дадзеных. Аналітыка таксама імкнецца растлумачыць або дакладна адлюстраваць сувязь паміж дадзенымі і эфектыўным прыняццем рашэнняў. У гандлёвай прасторы аналітыка прымяняецца прагназуючым чынам, каб больш дакладна прагназаваць цану. Гэтая аналітычная мадэль прагназавання звычайна ўключае аналіз гістарычных цэнавых мадэляў, якія выкарыстоўваюцца ў спробе вызначыць пэўныя вынікі цэн. Аналітыка таксама можа быць структураваная з апісальнай мадэллю, дзе чытачы спрабуюць правесці карэляцыю і лепш зразумець, як і чаму трэйдары рэагуюць на пэўны набор зменных. Трэйдары часам рэалізуюць такія тэхнічныя індыкатары, як слізгальныя сярэднія, паласы Боллинджера і кропкі перапынку, якія заснаваныя на гістарычных дадзеных і выкарыстоўваюцца для прагназавання будучых цэнавых рухаў. Як аналітыка адносіцца да Algo TradingAnalytics абапіраюцца на канцэпцыю алгарытмічнага гандлю, калі праграмнае забеспячэнне запраграмавана для аўтаномнай сігналізацыі і / або выканання заказаў на куплю і продаж на аснове шэрагу загадзя вызначаных фактараў. У інстытуцыянальнай прасторы Algo-trading стаў значна канкурэнтаздольным на працягу многіх гадоў, так як гандлёвыя ўстановы імкнуцца пераўзыходзіць канкурэнтаў з дапамогай аўтаматызаваных сістэм і віртуальнага прымянення гандлёвых стратэгій. Пераварванне і вылічэнне аналітыкі таксама назіраюцца ў новай вобласці высокачашчынных гандаль, дзе суперкампутары выкарыстоўваюцца для аналізу некалькіх рынкаў адначасова, каб прымаць амаль імгненныя аўтаматызаваныя гандлёвыя рашэнні. Платформы, якія падтрымліваюць HFT, здольныя значна пераўзыходзіць трэйдараў-людзей. Гэта звязана з прыроджанай здольнасцю ўсебакова аналізаваць вялікія наборы дадзеных, прымаючы пад увагу незлічоную суму фактараў, якія людзі не здольныя зразумець з такой хуткасцю. Акрамя таго, аналітыка бачыцца з бэктэстам. Бэктэстыраванне выкарыстоўваецца трэйдарамі для праверкі паслядоўнасці і эфектыўнасці гандлёвых стратэгій і праграмных гандлёвых рашэнняў у параўнанні з гістарычнымі дадзенымі аб цэнах. Бэктэстыраванне таксама служыць ідэальнай пляцоўкай для далейшага развіцця высокачашчыннага гандлю, а таксама для ацэнкі эфектыўнасці ручных або аўтаматызаваных здзелак. Аналітыка будзе працягваць адыгрываць усё больш важную ролю ў гандлі, паколькі новыя тэхналогіі і развіццё гандлёвых прыкладанняў выходзяць за межы чалавечых магчымасцяў.
Аналітыка можа быць вызначана як выяўленне, аналіз і перадача наступных заканамернасцей у дадзеных. Аналітыка таксама імкнецца растлумачыць або дакладна адлюстраваць сувязь паміж дадзенымі і эфектыўным прыняццем рашэнняў. У гандлёвай прасторы аналітыка прымяняецца прагназуючым чынам, каб больш дакладна прагназаваць цану. Гэтая аналітычная мадэль прагназавання звычайна ўключае аналіз гістарычных цэнавых мадэляў, якія выкарыстоўваюцца ў спробе вызначыць пэўныя вынікі цэн. Аналітыка таксама можа быць структураваная з апісальнай мадэллю, дзе чытачы спрабуюць правесці карэляцыю і лепш зразумець, як і чаму трэйдары рэагуюць на пэўны набор зменных. Трэйдары часам рэалізуюць такія тэхнічныя індыкатары, як слізгальныя сярэднія, паласы Боллинджера і кропкі перапынку, якія заснаваныя на гістарычных дадзеных і выкарыстоўваюцца для прагназавання будучых цэнавых рухаў. Як аналітыка адносіцца да Algo TradingAnalytics абапіраюцца на канцэпцыю алгарытмічнага гандлю, калі праграмнае забеспячэнне запраграмавана для аўтаномнай сігналізацыі і / або выканання заказаў на куплю і продаж на аснове шэрагу загадзя вызначаных фактараў. У інстытуцыянальнай прасторы Algo-trading стаў значна канкурэнтаздольным на працягу многіх гадоў, так як гандлёвыя ўстановы імкнуцца пераўзыходзіць канкурэнтаў з дапамогай аўтаматызаваных сістэм і віртуальнага прымянення гандлёвых стратэгій. Пераварванне і вылічэнне аналітыкі таксама назіраюцца ў новай вобласці высокачашчынных гандаль, дзе суперкампутары выкарыстоўваюцца для аналізу некалькіх рынкаў адначасова, каб прымаць амаль імгненныя аўтаматызаваныя гандлёвыя рашэнні. Платформы, якія падтрымліваюць HFT, здольныя значна пераўзыходзіць трэйдараў-людзей. Гэта звязана з прыроджанай здольнасцю ўсебакова аналізаваць вялікія наборы дадзеных, прымаючы пад увагу незлічоную суму фактараў, якія людзі не здольныя зразумець з такой хуткасцю. Акрамя таго, аналітыка бачыцца з бэктэстам. Бэктэстыраванне выкарыстоўваецца трэйдарамі для праверкі паслядоўнасці і эфектыўнасці гандлёвых стратэгій і праграмных гандлёвых рашэнняў у параўнанні з гістарычнымі дадзенымі аб цэнах. Бэктэстыраванне таксама служыць ідэальнай пляцоўкай для далейшага развіцця высокачашчыннага гандлю, а таксама для ацэнкі эфектыўнасці ручных або аўтаматызаваных здзелак. Аналітыка будзе працягваць адыгрываць усё больш важную ролю ў гандлі, паколькі новыя тэхналогіі і развіццё гандлёвых прыкладанняў выходзяць за межы чалавечых магчымасцяў.
Прачытайце гэты Тэрмін для дзяржаўных і карпаратыўных кліентаў па ўсім свеце. У 2019 годзе Норман выйшаў на пенсію з пасады супрацоўніка Галоўнай службы разведкі ЦРУ пасля 27 гадоў службы, уключаючы сем замежных турнэ. Да прыходу ў ZenLedger Норман служыў сувязным звяном паміж аддзелам абаронных інавацый і разведвальнай супольнасцю.
Акрамя таго, Эскабар мае больш чым 20-гадовы вопыт кіраўніцтва і прадпрымальніцкай дзейнасці ў галіне крыптаграфіі, распрацоўкі карпаратыўнага праграмнага забеспячэння і ІТ-кансалтынгу. Апошнія чатыры гады ён правёў у Bitpay у якасці кіраўніка аддзела карпаратыўных і інжынерных службаў, дзе ён цесна супрацоўнічаў з крыптабіржамі, блокчейнами, NFT, кашалькамі і ўрадамі ў ЗША і ва ўсім свеце.
Акрамя таго, Харэл мае 18-гадовы досвед працы ў галіне фінансаў і тэхналогій з часоў, калі ён быў капітанам арміі ЗША і ветэранам баявых дзеянняў. Харэл будзе кіраваць фінансавым аддзелам ZenLedger, які ўключае кантроль, фінансавае планаванне і аналіз, казначэйства, падаткі і ўнутраны аўдыт.
Адамс будзе кіраваць камандамі кампаніі па аперацыях, продажах і маркетынгу і распрацоўцы праграмнага забеспячэння па ўсім свеце. Раней Адамс быў сузаснавальнікам і генеральным дырэктарам машыннае навучанне
машыннае навучанне
Машынае навучанне вызначаецца як прымяненне штучнага інтэлекту (AI), якое імкнецца аўтаматычна вучыцца і ўдасканальвацца на аснове вопыту без відавочнага праграмавання. Машынае навучанне - гэта сфера, якая хутка развіваецца, якая таксама засяроджваецца на распрацоўцы камп'ютэрных праграм, якія могуць атрымаць доступ да даных і выкарыстоўваць іх для навучання для сябе. Гэта мае мноства патэнцыйных пераваг для большасці галін і сектараў, у тым ліку індустрыі фінансавых паслуг. Тлумачэнне машыннага навучанняМашыннае навучанне можна растлумачыць шляхам назірання. Напрыклад, працэс навучання пачынаецца з назіранняў або дадзеных. Гэта ўключае ў сябе прыклады і ўскосны вопыт або інструкцыі, якія дапамогуць выявіць заканамернасці ў дадзеных. Пры гэтым мэта складаецца ў тым, каб у будучыні прымаць лепшыя рашэнні на аснове прадстаўленых прыкладаў. У ідэальным наборы абставінаў камп'ютары вучацца аўтаматычна без умяшання або дапамогі чалавека і адпаведна карэкціруюць дзеянні. Машыннае навучанне можа прымаць дзве розныя формы, г.зн. навучанне пад кантролем або без нагляду. Алгарытмы машыннага навучання пад кантролем могуць прымяняць тое, што было вывучана ў мінулым, да новых даных, выкарыстоўваючы пазначаныя прыклады для прагназавання будучых падзей. Такім чынам, сістэма здольная забяспечыць мэты для любога новага ўводу пасля дастатковага ўзроўню падрыхтоўкі. Алгарытм навучання таксама можа параўноўваць свае вынікі, каб знайсці памылкі, каб змяніць мадэль адпаведна. Пашырэнне, некантраляваныя алгарытмы машыннага навучання выкарыстоўваюцца, калі інфармацыя, якая выкарыстоўваецца для навучання, ні класіфікаваная, ні пазначаная. Некантраляванае навучанне вывучае, як сістэмы могуць вывесці функцыю для апісання схаванай структуры з непазначаных даных. Сістэма не вызначае правільны выхад, але яна даследуе дадзеныя і можа рабіць высновы з набораў даных, каб апісаць схаваныя структуры з непазначаных даных.
Машынае навучанне вызначаецца як прымяненне штучнага інтэлекту (AI), якое імкнецца аўтаматычна вучыцца і ўдасканальвацца на аснове вопыту без відавочнага праграмавання. Машынае навучанне - гэта сфера, якая хутка развіваецца, якая таксама засяроджваецца на распрацоўцы камп'ютэрных праграм, якія могуць атрымаць доступ да даных і выкарыстоўваць іх для навучання для сябе. Гэта мае мноства патэнцыйных пераваг для большасці галін і сектараў, у тым ліку індустрыі фінансавых паслуг. Тлумачэнне машыннага навучанняМашыннае навучанне можна растлумачыць шляхам назірання. Напрыклад, працэс навучання пачынаецца з назіранняў або дадзеных. Гэта ўключае ў сябе прыклады і ўскосны вопыт або інструкцыі, якія дапамогуць выявіць заканамернасці ў дадзеных. Пры гэтым мэта складаецца ў тым, каб у будучыні прымаць лепшыя рашэнні на аснове прадстаўленых прыкладаў. У ідэальным наборы абставінаў камп'ютары вучацца аўтаматычна без умяшання або дапамогі чалавека і адпаведна карэкціруюць дзеянні. Машыннае навучанне можа прымаць дзве розныя формы, г.зн. навучанне пад кантролем або без нагляду. Алгарытмы машыннага навучання пад кантролем могуць прымяняць тое, што было вывучана ў мінулым, да новых даных, выкарыстоўваючы пазначаныя прыклады для прагназавання будучых падзей. Такім чынам, сістэма здольная забяспечыць мэты для любога новага ўводу пасля дастатковага ўзроўню падрыхтоўкі. Алгарытм навучання таксама можа параўноўваць свае вынікі, каб знайсці памылкі, каб змяніць мадэль адпаведна. Пашырэнне, некантраляваныя алгарытмы машыннага навучання выкарыстоўваюцца, калі інфармацыя, якая выкарыстоўваецца для навучання, ні класіфікаваная, ні пазначаная. Некантраляванае навучанне вывучае, як сістэмы могуць вывесці функцыю для апісання схаванай структуры з непазначаных даных. Сістэма не вызначае правільны выхад, але яна даследуе дадзеныя і можа рабіць высновы з набораў даных, каб апісаць схаваныя структуры з непазначаных даных.
Прачытайце гэты Тэрмін карпаратыўны SaaS-стартап Stabilitas, які OnSolve набыла ў 2020 годзе. У якасці галоўнага дырэктара па стратэгіі OnSolve ён адказваў за інавацыі і набыццё.
Крыніца: https://www.financemagnates.com/executives/zenledger-appoints-four-new-c-suite-level-executives/