中国人工智能学会通讯——金融博弈下的价值学习 1.2 数据分析和贝叶斯推断
2023-09-27 14:27:07 时间
1.2 数据分析和贝叶斯推断
金融行业数据分析 本文研究全球及中国市场金融行业数据分析现状及未来发展趋势,侧重分析全球及中国市场的主要企业,同时对比北美、欧洲、中国、日本、东南亚和印度等地区的现状及未来发展趋势
数据分析、人工智能和物联网将如何塑造疫情之后的“新常态” 冠状病毒疫情如今正在全球各地持续蔓延,为有效应对病毒,需要共享一些公共卫生信息资源。公共卫生基础设施可以通过采用人工智能、云计算、流媒体、物联网等新兴技术有效汇集、整理和处理各种信息和数据。
人工智能驱动的数据分析工具如何使企业和组织受益 越来越多的企业和组织将数据视为必不可少的资产。不能高估管理和利用数据的重要性。解释和分析数据并将其放入上下文的过程可帮助企业和组织做出明智的决策、预测趋势、预测期望、提高安全性、优化内部运营并保持领先于竞争对手。
我们对这个问题的另外一个考虑是现在的数据科学。统计学通常包含两个部分,一个是学习;一个是统计推断。在学习的部分收集数据,收集数据后有一个方案是对数据进行建模。一种最简单的建模方式是均匀分布;另外一种经常用到的,特别是物理学、化学等自然科学用到的一种分布是高斯分布,还有经济学最常用的幂次率。对于这些不同的分布,我们逐步地知道它们越来越多的情况,可以说,我们有一个知其然的过程,正态分布我们知道有大数定律在里面,所以我们也知道一些,但是对于幂次率我们并不是非常清楚的知道。
建模以后还有一个统计推断的过程,我们这里做决策分析。回想一下机器学习很重要的几个阶段,也可以在这里体现出来:第一,我们有了数据,然后建模,把数据分成两部分——训练数据和测试数据,通过这两个阶段做决策分析。
整个的框架我们也许问过为什么,但是需要比较严格的清清楚楚地将它仔细地分析一下。这里我用一个贝叶斯优化的方案来探讨一个例子,目标是在金融和经济学里面见到的很多的,是将我们的期望收益最大化。
金融行业数据分析 本文研究全球及中国市场金融行业数据分析现状及未来发展趋势,侧重分析全球及中国市场的主要企业,同时对比北美、欧洲、中国、日本、东南亚和印度等地区的现状及未来发展趋势
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