🛑 ظرفیت دوره به اتمام رسید.

با سلام و احترام
سومین دوره جامع معاملات الگوریتمی مورد استقبال بی نظیر شما عزیزان قرار گرفت و تعداد شرکت کنندگان عزیز در این دوره 100نفر است.
✅دوره جامع معاملات الگوریتمی انشاالله از روز چهارشنبه مورخ ۱۴۰۱/۰۲/۲۰ ساعت ۱۷ الی ۲۰ شروع خواهد شد.
شرکت‌کنندگان محترم در صورت هرگونه ابهام می‌توانند به ایدی @abedizohreh پیام ارسال نمایند.
➖➖
@pyfinance

هفته پر حادثه برای صنعت بانکداری آمریکا!
یک تصویرسازی عالی از وضعیت نامناسب بانک‌ها

محرک این آشفتگی بدون شک سقوط First Republic Bank بود که موجی از شوک را در سراسر سیستم بانکی ایالات متحده وارد کرد. این رویداد سؤالاتی را در مورد ثبات سیستم بانکی ایالات متحده و تأثیر گسترده‌تر آن بر اقتصاد ایجاد کرده است.
این دومین ورشکستگی بزرگ بانکی در تاریخ ایالات متحده پس از فروپاشی بانک سیلیکون ولی است. نکته شگفت آور اینکه، سه مورد از چهار ورشکستگی بزرگ بانکی در تاریخ ایالات متحده، در دو ماه گذشته رخ داده است!
هنوز مشخص نیست که آیا First Republic Bank آخرین دومینویی است که در این بحران بانکی سقوط کرده است یا خیر

محور عمودی: بازدهی بانک‌ها از تاریخ ۲۳ آوریل
اندازه دایره‌ها: ارزش بانک

Music: Too Quiet by Aiyo, Epidemic Sounds
Technology: Python and d3 JavaScript
Source: yFinance API
Credit: EEAGLI

🌐 ما را در تلگرام دنبال کنید.
https://t.me/pyfinance

تحلیل داده‌ها با پایتون بدون کدنویسی!!

کتابخونه Bamboolib از اون کتابخونه‌هایی هست که آدم افسوس میخوره چرا زودتر دربارش نمیدونستم. با این کتابخونه هر کسی میتونه بدون برنامه‌نویسی، داده‌هاش رو با #پایتون تحلیل کنه و کلی #نمودار رسم کنه.
@pyfinance
خوبی این کتابخونه اینه که هر کاری که به صورت کلیکی انجام بدید، کدهاش رو به صورت خودکار تولید میکنه که با خوندن این کدها، می‌تونیم حتی کدنویسی رو یاد بگیریم.

⚠️ در اصل کتابخونه Bamboolib یک GUI برای Pandas هست که با Jupyter Notebook میشه ازش استفاده کرد.

✅ با لینک زیر این کتابخونه مفید رو نصب کنین:
https://pypi.org/project/bamboolib/

✅ توی لینک‌های زیر کار با این کتابخونه رو یاد بگیرین:
https://bamboolib.8080labs.com/

https://towardsdatascience.com/bamboolib-one-of-the-most-useful-python-libraries-you-have-ever-seen-6ce331685bb7

https://medium.com/analytics-vidhya/bamboolib-a-gui-for-pandas-e5109f7bccff

🌐 ما را در تلگرام دنبال کنید.
https://t.me/pyfinance

🔴 تنها دو نفر ظرفیت جدید اضافه شد

باتوجه به درخواست‌های متعدد شما عزیزان برای شرکت در دوره #معاملات_الگوریتمی، با توجه به اینکه بعضی از شرکت‌کنندگان به صورت آفلاین کلاس‌ها را دنبال خواهند کرد تنها ۲ نفر ظرفیت #آنلاین اضافه شده است.
اولویت با کسانی است که سریعتر اقدام به ثبت نام نمایند.

شروع کلاس از چهارشنبه مورخ ۱۴۰۲/۰۲/۲۰
کسب اطلاعات بیشتر
@abedizohreh

@pyfinance

Why Trading Strategies fail in practice?

چرا استراتژی‌های معاملاتی، در دنیای واقعی ناکارا می‌شوند؟!

Source:
Advanced #Algorithmic_Trading by Michael Halls Moore

🌐 ما را در تلگرام دنبال کنید.
https://t.me/pyfinance

📁 لینوکس یا Linux سیستم‌عاملی که بین برنامه‌نویس‌ها خیلی محبوب است.
در این فایل با بعضی از دستوراتش آشنا می شویم.

#Linux

@pyfinance

الگوریتم Random Forest

جنگل تصادفی یا Random Forest یک الگوریتم یادگیری ماشین نظارت شده است که برای طبقه بندی، رگرسیون و سایر وظایف استفاده می‌شود. این الگوریتم، یک روش یادگیری گروهی (Ensemble Learning) است که چندین درخت تصمیم را برای پیش‌بینی دقیق‌تر ترکیب می‌کند. الگوریتم با انتخاب یک زیرمجموعه تصادفی از فیچرها و یک زیرمجموعه تصادفی از داده‌ها، و سپس ایجاد یک درخت تصمیم برای هر زیر مجموعه، جنگلی از درختان تصمیم را می‌سازد.

در طول آموزش، هر درخت تصمیم با انتخاب زیرمجموعه‌ای تصادفی از فیچر‌ها و سپس تقسیم داده‌ها بر اساس بهترین فیچر که داده‌ها را به بهترین شکل از هم جدا می‌کند، ساخته می‌شود. این فرآیند به صورت بازگشتی برای هر زیر مجموعه از داده‌ها تکرار می‌شود تا زمانی که یک معیار توقف برآورده شود (به عنوان مثال، حداکثر عمق یا حداقل تعداد نمونه در هر برگ).

در طول پیش‌بینی، هر درخت تصمیم در جنگل، کلاس (یا مقدار) نقطه داده ورودی را پیش‌بینی می‌کند، و کلاس (یا مقدار) با بیشترین رأی از همه درخت‌ها به عنوان پیش‌بینی نهایی برگردانده می‌شود.

از مزایای استفاده از Random Forest می‌توان به توانایی آن در مدیریت داده‌های با ابعاد بالا و مقاومت آن در برابر overfitting اشاره کرد. همچنین این الگوریتم می‌تواند داده‌های از دست رفته را مدیریت کند و در برابر موارد پرت (outliers) مقاوم است. علاوه بر این، Random Forest یک الگوریتم همه کاره است که می‌تواند برای طبقه‌بندی، رگرسیون، انتخاب فیچر و رتبه‌بندی استفاده شود و می‌تواند در حوزه‌های مختلفی مانند مالی، زیست شناسی و پردازش زبان طبیعی اعمال شود.

🔺 این پست رو ChatGPT نوشته!

@pyfinance

🔴 تخفیف ویژه ۴۰٪

❇️ سومین دوره یک‌ساله معامله‌گر حرفه‌ای به سبک معاملات الگوریتمی

🔴 پروژه محور با اعطای مدرک معتبر
قابل ترجمه

دوست داری مسیر شغلی و مهاجرتیت رو متحول کنی و در انتهای دوره یه برنامه‌نویس مالی باشی که صفر تا صد یه پروژه کاربردی رو همراه با ما تکمیل کرده باشه؟

این دوره مناسب خودت هست❤️
➖➖➖➖➖➖
دریافت جزییات دوره:
@abedizohreh
➖➖➖➖➖➖
@pyfinance

با سلام و احترام
ممنون از عزیزانی که در این دوره همراه ما بودند
امروز مهلت ثبت نام با تخفیف ویژه و ۴۰درصدی دوره جامع یکساله به مدت ۲۰۰ساعت آموزش و پروژه محور به اتمام رسید🌸🌸

معرفی الگوریتم رگرسیون لجستیک

در یادگیری ماشین، رگرسیون لجستیک یک الگوریتم یادگیری نظارت شده است که برای مسائل طبقه‌بندی باینری استفاده می‌شود. این مدل رابطه بین یک متغیر باینری وابسته و یک یا چند متغیر مستقل را با تخمین احتمال اینکه متغیر وابسته یک مقدار خاص (معمولاً 0 یا 1) را با توجه به مقادیر متغیرهای مستقل بگیرد، مدل می‌کند.

رگرسیون لجستیک با تبدیل خروجی یک مدل رگرسیون خطی با استفاده از یک تابع لجستیک یا سیگموئید کار می‌کند، که هر ورودی را به مقداری بین 0 و 1 نگاشت می‌کند. این خروجی نشان‌دهنده احتمال تعلق ورودی به کلاس مثبت یا کلاس منفی است.

مدل رگرسیون لجستیک با استفاده از مجموعه‌ای از داده‌های آموزشی برچسب‌گذاری شده آموزش داده می‌شود. پس از آموزش، می‌توان از مدل برای پیش‌بینی داده های جدید با محاسبه احتمال کلاس مثبت و تصمیم‌گیری طبقه‌بندی بر اساس مقدار آستانه استفاده کرد.

🔴 این پست رو ChatGPT نوشته!

@pyfinance

الگوریتم‌های معروف ماشین‌لرنینگ


🟠رگرسیون خطی: رگرسیون خطی یک الگوریتم ساده و پرکاربرد برای مسائل رگرسیون است. هدف آن یافتن بهترین خطی است که نشان دهنده رابطه بین یک متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل است.

🔴رگرسیون لجستیک: رگرسیون لجستیک یک روش آماری برای تجزیه و تحلیل یک مجموعه داده است که در آن یک یا چند متغیر مستقل وجود دارد که یک نتیجه را تعیین می کند. معمولاً در مسائل طبقه بندی باینری استفاده می شود.

🟢الگوریتم K-nearest همسایه (KNN): یک الگوریتم ساده و موثر است که برای طبقه بندی و مسائل رگرسیون استفاده می شود. با یافتن K نزدیک‌ترین همسایه‌های یک نقطه داده و سپس پیش‌بینی کلاس یا مقدار بر اساس رأی اکثریت یا میانگین همسایه‌ها کار می‌کند.

🔵درخت تصمیم: درخت تصمیم یک الگوریتم پرکاربرد برای مسائل طبقه بندی و رگرسیون است. این نوع الگوریتم ها با تقسیم بازگشتی داده ها به زیر مجموعه ها بر اساس مقادیر متغیرهای ورودی، و ساختن یک ساختار درخت مانند که می تواند برای پیش بینی استفاده شود، کار می کنند.

🟠جنگل‌های تصادفی: جنگل‌های تصادفی یک روش مجموعه‌ای هستند که چندین درخت تصمیم را برای بهبود دقت و استحکام مدل ترکیب می‌کنند. هر درخت بر روی یک زیرمجموعه تصادفی از داده ها و یک زیر مجموعه تصادفی از متغیرهای ورودی آموزش داده می شود.

🔴ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM): SVM یک الگوریتم قدرتمند برای مسائل طبقه‌بندی و رگرسیون است. با یافتن هایپرپلنی که به بهترین وجه داده ها را به دو یا چند کلاس تفکیک می کند و حداکثر کردن حاشیه بین کلاس ها کار می کند.

🟢بیز ساده یا Naive Bayes: یک الگوریتم احتمالی است که برای مسائل طبقه بندی استفاده می شود. با محاسبه احتمال هر کلاس با توجه به متغیرهای ورودی، و انتخاب کلاس با بالاترین احتمال کار می کند.

🔵خوشه بندی K-means: یک الگوریتم محبوب است که برای مسائل خوشه بندی استفاده می شود. این کار با تقسیم داده ها به k خوشه, بر اساس شباهت متغیرهای ورودی، و بهینه سازی مراکز خوشه برای به حداقل رساندن مجموع فاصله های مجذور بین نقاط داده و مراکز خوشه مربوطه آنها کار می کند.

🟠الگوریتم PCA: یک الگوریتم پرکاربرد برای کاهش ابعاد است. با یافتن ترکیبات خطی متغیرهای ورودی که بیشترین واریانس را در داده‌ها توضیح می‌دهند، کار می‌کند و داده‌ها را در یک زیرفضای با ابعاد پایین‌تر نمایش می‌دهد.

🔴شبکه های عصبی: شبکه های عصبی خانواده ای از الگوریتم ها هستند که از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته شده اند. آنها را می توان برای طیف گسترده ای از مشکلات، از جمله طبقه بندی، رگرسیون، و یادگیری بدون نظارت استفاده کرد. برخی از انواع محبوب شبکه های عصبی عبارتند از: شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN) و شبکه های عصبی تکرارشونده (RNN).

🔴 این پست رو ChatGPT نوشته!

🔴 این ویدیو ربات انسان‌نما که اسمش Ameca هست رو نشون می‌ده. نکته‌ی جالب این ربات اینه که صورتش حس‌های مختلف رو نشون می‌ده و اینجا عکس‌المعلمش به دیدن خودش تو آینه رو می ‌بینین.


#هوش_مصنوعی

@pyfinance

معرفی الگوریتم PCA

الگوریتم PCA یک تکنیک آماری است که برای کاهش ابعاد داده‌های با ابعاد بالا و در عین حال حفظ تنوع تا حد ممکن استفاده می‌شود. این الگوریتم به طور گسترده در علم داده، یادگیری ماشین و سایر زمینه هایی که مجموعه داده های بزرگ رایج است استفاده می شود.

هدف PCA یافتن مجموعه جدیدی از متغیرها است که ترکیبی خطی از متغیرهای اصلی هستند، اما با این ویژگی که متغیرهای جدید همبستگی ندارند و بر اساس اهمیت آن‌ها در توضیح تغییرپذیری داده‌ها مرتب می‌شوند. این متغیرهای جدید اجزای اصلی principal components (PC) نامیده می‌شوند.


الگوریتم PCA می تواند برای اهداف مختلفی مانند کاهش ابعاد، تجسم داده ها، استخراج ویژگی ها و فشرده سازی داده ها استفاده شود.


🟡 الگوریتم PCA شامل مراحل زیر است:

استاندارد کردن داده ها: هر متغیر به گونه ای مقیاس بندی می شود که میانگین صفر و انحراف استاندارد یک داشته باشد.

محاسبه ماتریس کوواریانس: ماتریس کوواریانس ماتریسی است که نشان می دهد دو متغیر چقدر به یکدیگر مرتبط هستند. با ضرب انتقالی داده های استاندارد شده در خود داده های استاندارد محاسبه می شود.

محاسبه بردارهای ویژه و مقادیر ویژه ماتریس کوواریانس: بردارهای ویژه جهت هایی هستند که داده ها در آنها بیشترین تغییر را دارند، در حالی که مقادیر ویژه نشان دهنده مقدار واریانس توضیح داده شده توسط هر بردار ویژه است.

مرتب کردن بردارهای ویژه بر اساس مقادیر ویژه مربوطه: بردارهای ویژه به شکل نزولی مقادیر ویژه خود مرتب می‌شوند.

انتخاب k بردار ویژه اول: k بردار ویژه انتخاب می‌شوند که k تعداد ابعاد مورد نظر برای مجموعه داده کاهش یافته است.

تبدیل داده ها به فضای k بعدی جدید: داده ها با ضرب داده های استاندارد شده در k بردار ویژه به فضای جدید تبدیل می شوند.

الگوریتم PCA طیف گسترده ای از کاربردها در زمینه هایی مانند مالی، بازاریابی، مراقبت های بهداشتی و پردازش تصویر دارد. می توان از آن برای کاهش ابعاد مجموعه داده های بزرگ، شناسایی مهم ترین ویژگی های یک مجموعه داده، و ایجاد تجسم هایی استفاده کرد که امکان تفسیر آسان داده های پیچیده را فراهم می کند.


🔺 این پست رو ChatGPT نوشته!

@pyfinance

آشنایی با دیپ‌فیک!

دیپ‌فیک تکنیکی است که از هوش مصنوعی (AI) برای ایجاد فیلم‌ها، تصاویر یا رکوردهای صوتی جعلی استفاده می‌کند که به نظر واقعی هستند اما در واقع دستکاری شده‌اند.

دیپ‌فیک‌ها با آموزش یک مدل یادگیری ماشین روی مجموعه داده‌های بزرگی از تصاویر یا ویدیوها، و سپس استفاده از مدل برای تولید محتوای جدیدی که واقعی به نظر می‌رسد، ایجاد می‌شوند.

اصطلاح «دیپ‌فیک» از ترکیب «Deep Learning» و «Fake» می‌آید. یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از یادگیری ماشین است که از شبکه های عصبی برای یادگیری الگوها و روابط پیچیده از مجموعه داده های بزرگ استفاده می کند. دیپ فیک ها با استفاده از شبکه های متخاصم مولد (GAN) ایجاد می شوند، نوعی شبکه عصبی که از دو جزء تشکیل شده است: یک مولد و یک تشخیص دهنده.

تولید کننده محتوای جعلی مانند تصاویر یا ویدیوها را ایجاد می کند، در حالی که متمایزکننده آموزش می بیند تا بین محتوای واقعی و جعلی تمایز قائل شود. این دو جزء با هم در یک حلقه بازخورد آموزش داده می شوند تا زمانی که مولد محتوایی را تولید کند که از محتوای واقعی قابل تشخیص نیست.

دیپ‌فیک‌ها باعث نگرانی شده‌اند، زیرا می‌توان از آن‌ها برای انتشار اطلاعات نادرست، تبلیغات یا اخبار جعلی استفاده کرد. آن‌ها همچنین می توانند برای اهداف مخرب مانند ایجاد ویدیوهای جعلی از شخصیت های معروف برای بدنام کردن یا باج گیری آن‌ها استفاده شوند. تکنیک‌های تشخیص Deepfake هنوز در مراحل اولیه توسعه هستند و تمایز بین محتوای واقعی و جعلی چالش برانگیز است. بنابراین، افزایش آگاهی در مورد دیپ فیک و تأثیر بالقوه آن‌ها بر جامعه ضروری است.

🔺 این پست رو ChatGPT نوشته!


@pyfinance

💥دوره‌های رایگان در کانال یوتیوب💥

در حال حاضر چندین دوره کاملا رایگان در کانال یوتیوب قرار داده شده است. برخی از مهم‌ترین دوره‌ها:
- آموزش فارکس
- تحلیل تکنیکال مقدماتی و پیشرفته
- فیلترنویسی و تابلوخوانی
- امواج الیوت(جدید)
- تحلیل بنیادی(جدید)
و….
برای دسترسی به این ویدئوها روی لینک زیر کلیک نمایید:

https://youtube.com/@raoofiali

💥هر هفته ۲ ویدئوی جدید در کانال قرار می‌گیرد.
پ‌ن: الان خیلی‌ها برای دوره‌های بی‌کیفیت میلیون‌ها تومان می‌گیرن. اما ما تصمیم گرفتیم در این شرایط اقتصادی، پولمون رو از یوتیوب بگیریم و نه از جیب مردم عزیزمون! بنابراین صادقانه بگم که برای ادامه مسیر شدیدا به حمایتتون نیاز داریم.
اگه از کار ما خوشتون اومد ممنون می‌شم این پست رو با دیگران به اشتراک بگذارید
🙏🌸
➖➖➖➖➖➖➖
آموزش بازارهای مالی به زبان ساده
https://instagram.com/ecoraoofi

🟡کاربرد یادگیری ماشین در بانکداری

یادگیری ماشین به دلیل توانایی آن در تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده‌ها و شناسایی الگوها، روندها و بینش‌هایی که انسان‌ها ممکن است قادر به دیدن آن‌ها نباشند، در صنعت بانکداری اهمیت فزاینده‌ای پیدا کرده است.

در این‌جا برخی از کاربردهای رایج یادگیری ماشین در بانکداری را معرفی می‌کنیم:

🔴تشخیص تقلب: الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند مقادیر زیادی از داده‌های تراکنش را برای تشخیص رفتار غیرمعمول و علامت‌گذاری موارد بالقوه کلاهبرداری تجزیه و تحلیل کنند.

🔴مدیریت ریسک: بانک‌ها می‌توانند از یادگیری ماشین برای ارزیابی ریسک اعتباری و شناسایی وام‌ها، سرمایه گذاری‌ها یا تراکنش‌های بالقوه پرخطر استفاده کنند.

🔴بازاریابی شخصی: یادگیری ماشین می‌تواند برای تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری و توسعه کمپین‌های بازاریابی هدفمند برای ارائه خدمات و محصولات شخصی‌سازی شده به مشتریان استفاده شود.

🔴خدمات مشتری: یادگیری ماشین را می توان با ارائه چت‌بات‌های خودکار که می‌توانند به سرعت به سوالات مشتریان پاسخ دهند، برای بهبود خدمات مشتری استفاده کرد.

🔴پیش‌بینی‌های سرمایه‌گذاری: یادگیری ماشین همچنین می‌تواند به بانک‌ها در پیش‌بینی روندهای بازار و شناسایی فرصت‌های سرمایه گذاری کمک کند.

🔴پذیره نویسی وام: یادگیری ماشین می تواند برای ارزیابی درخواست‌های وام و پیش‌بینی احتمال بازپرداخت بر اساس داده‌های تاریخی و سایر عوامل استفاده شود.

🔴مبارزه با پولشویی: یادگیری ماشین می‌تواند به بانک‌ها کمک کند تا با تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌های تراکنش و شناسایی الگوهای مشکوک، فعالیت‌های بالقوه پول‌شویی را شناسایی کنند.

🔴مدیریت دارایی: یادگیری ماشین به بانک‌ها کمک می‌کند تا با تجزیه و تحلیل داده‌های بازار، نظارت بر ریسک و تصمیم‌گیری برای سرمایه‌گذاری، دارایی‌های خود را به طور مؤثرتری مدیریت کنند.

به طور کلی، یادگیری ماشین ابزار ارزشمندی برای بانک‌ها برای بهبود کارایی، کاهش هزینه‌ها و ارائه خدمات بهتر به مشتریان است.

🔴 این پست رو ChatGPT نوشته!

@pyfinance

کاربردهای یادگیری ماشین در مهندسی صنایع

🔴نگهداری پیش‌بینی‌کننده: الگوریتم‌های یادگیری ماشین را می‌توان برای تجزیه و تحلیل داده‌های حسگرها و سایر منابع برای پیش‌بینی زمان احتمالی خرابی ماشین‌ها استفاده کرد. این به شرکت‌ها کمک می‌کند تا تعمیر و نگهداری را به طور فعال برنامه ریزی کنند و زمان خرابی و هزینه‌های تعمیر و نگهداری را کاهش دهند.

🔴کنترل کیفیت: الگوریتم های یادگیری ماشین همچنین می‌توانند برای تشخیص نقص در محصولات یا فرآیندها استفاده شوند. با تجزیه و تحلیل داده‌های حسگرها و سایر منابع، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند الگوهایی را شناسایی کنند که نقص‌های احتمالی را نشان می‌دهند و به اپراتورها در زمان واقعی هشدار دهند.

🔴بهینه سازی زنجیره تامین: یادگیری ماشین برای بهینه سازی عملیات زنجیره تامین، از جمله پیش‌بینی تقاضا، بهینه سازی موجودی، و بهینه سازی مسیر کاربردی است. با تجزیه و تحلیل داده‌ها از منابع متعدد، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند به شرکت‌ها کمک کنند تا پیش‌بینی‌های دقیق‌تری داشته باشند و کارایی را بهبود بخشند.

🔴بهینه‌سازی فرآیند: الگوریتم‌های یادگیری ماشین را می‌توان برای بهینه‌سازی فرآیندهای تولید، از جمله بهینه‌سازی پارامترهای فرآیند، کنترل فرآیند و تشخیص خطا استفاده کرد. با تجزیه و تحلیل داده‌های حسگرها و سایر منابع، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند الگوهایی را شناسایی کنند که نشان‌دهنده پیشرفت‌های بالقوه فرآیند هستند.

🔴تجزیه و تحلیل عملکرد انسانی: الگوریتم‌های یادگیری ماشین همچنین می‌توانند برای تجزیه و تحلیل داده‌های حسگرهای عملکرد انسانی برای شناسایی الگوهایی که مشکلات عملکرد بالقوه را نشان می‌دهند، استفاده کرد. از این طریق شرکت‌ها می‌توانند ایمنی و بهره وری کارگران را بهبود بخشند.

🔴مدیریت انرژی: از یادگیری ماشین می توان برای بهینه سازی مصرف انرژی در محیط های صنعتی استفاده کرد. به این شکل که با تجزیه و تحلیل داده‌های حسگرها و سایر منابع، می‌توان الگوهایی را شناسایی کرد که فرصت‌های بالقوه صرفه‌جویی انرژی را نشان می‌دهند.

به طور کلی، یادگیری ماشین پتانسیل تغییر بسیاری از جنبه‌های حوزه‌ی مهندسی صنایع، از بهینه‌سازی فرآیند تا مدیریت زنجیره تامین، و از نگهداری پیش‌بینی‌کننده تا کنترل کیفیت را دارد.

🔴این پست رو ChatGPT نوشته!

@pyfinance

🔅هوش‌مصنوعی در بازارهای مالی

انشالله فردا و پسفردا از صبح در نمایشگاه بورس، بانک و بیمه در خدمت شما عزیزان هستیم.
چهارشنبه، سالن ۳۸، غرفه شرکت فولاد مبارکه، کارگزاری باهنر.
برنامه پنجشنبه متعاقبا اعلام خواهد شد.

خوشحال می‌شم شما عزیزان رو اونجا زیارت کنم.

دوستانی که تشریف میارن این پست رو لایک کنن ❤️

کاربرد هوش مصنوعی در صنعت مالی

غرفه کارگزاری فارابی
سالن ۳۸
منتظر حضور شما هستیم ❤️

انشالله بعد از نشست پاسخگوی سوالات شما دوستان عزیز خواهم بود

@ecoraoofi

عدم قانون‌گذاری برای هوش مصنوعی عاقبتی فاجعه‌بار خواهد داشت

ایلان ماسک در کنفرانس فناوری ویوا در پاریس گفت برای جلوگیری از تبدیل‌شدن هوش مصنوعی به چیزی غیرقابل کنترل، به قوانینی در این زمینه نیاز داریم. او مدعی شد که اگر این اتفاق نیفتد، «عاقبتی فاجعه‌بار» برای بشریت حاصل خواهد شد.

ماسک در این کنفرانس گفت: «فکر می‌کنم برای پیامدهای منفی ابرهوش دیجیتالی خطری جدی وجود داشته باشد.» هشدارهای ماسک یادآور حرف‌هایی است که او و عده دیگری از فعالان هوش مصنوعی چندی قبل در نامه‌ای سرگشاده آن را مطرح کرده بودند.

ایلان ماسک به‌طور کلی پیش‌بینی کرد که هوش مصنوعی به احتمال خیلی زیاد نتایج مثبت هم خواهد داشت و برای مثال می‌تواند به دسترسی آسان‌تر به کالاها و خدمات کمک کند. ولی او تأکید کرد که این قضیه نباید به‌عنوان یک پیش‌فرض در نظر گرفته شود/دیجیاتو

لینک اصلی خبر: Reuters

@pyfinance

🔴 تخفیف ویژه ۴۰٪

❇️ سومین دوره یک‌ساله معامله‌گر حرفه‌ای به سبک معاملات الگوریتمی

🔴 پروژه محور با اعطای مدرک معتبر
قابل ترجمه

دوست داری مسیر شغلی و مهاجرتیت رو متحول کنی و در انتهای دوره یه برنامه‌نویس مالی باشی که صفر تا صد یه پروژه کاربردی رو همراه با ما تکمیل کرده باشه؟

این دوره مناسب خودت هست❤️
➖➖➖➖➖➖
ارتباط با ما
@abedizohreh
➖➖➖➖➖➖
@pyfinance