AISHE steht für "Artificial Intelligence System Highly Experienced" und bezieht sich auf eine Sammlung von Techniken der Informatik, die es ermöglichen, Computerprogramme und -systeme automatisch agieren zu lassen. Das AISHE system wurde auf der Grundlage von Künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt. Die Neuronale Datenanalyse stellt den AISHE-Systemclients Echtzeit-Daten und Zustände zur Verfügung, um eine effiziente strategische Finanzhandel zu ermöglichen. Das System nutzt verschiedene Technologien wie Machine Learning (ML), Neuronale Netze (NN), Swarm-Intelligenz (SI), Computational Intelligence (CI) und Supervised Learning (SL), um den Handel automatisch und effektiv durchzuführen.
Der AISHE-Systemclient wird als SaaS angeboten und erfordert eine ActivX-, RTD- oder DDE-Verbindung zu einer Bank oder einem Broker sowie Windows 10/11. Nutzer können ihr Portfolio passiv verwalten und gleichzeitig von den Vorteilen der Künstlichen Intelligenz profitieren. Das AISHE system-client sollte von jedem Anwender am Anfang mit Demo Geld getestet werden und gegebenenfalls die Hardware an die Systemanforderungen sowie die Trainingsmethode und -qualität angepasst werden. Die Nutzer sind für das Training und die Überwachung des AISHE system-clients selbst verantwortlich. Bei der Entwicklung von AISHE wurde viel Liebe und Hingabe investiert, um den Nutzern eine einfache und effektive Lösung sowie Freiheiten zu geben.
Intelligenz bezeichnet die Fähigkeit von Programmen, zu lernen, Muster zu erkennen und daraus Daten zu extrahieren, die sich dann in der Optimierung ihrer eigenen Funktion zeigen. Selbstlernende Algorithmen, die aus dem Nutzerverhalten lernen, finden sich beispielsweise in Google-Suchen oder in der Anzeige von Beiträgen in verschiedenen sozialen Netzwerken. Die bekanntesten Systeme sind wohl virtuelle Assistenten wie Siri oder Alexa, die in der Lage sind, menschliche Sprache zu verarbeiten.“
AISHE erhält Datensätze aus einer Vielzahl von Quellen, darunter Online-Datenbanken, benutzergenerierte Inhalte und proprietäre Quellen. Das System ist anpassungsfähig und kann verschiedene Arten von Handelsdaten verarbeiten. Sobald die Daten erfasst sind, durchlaufen sie eine Vorverarbeitungsphase, in der sie bereinigt, organisiert und für die Analyse vorbereitet werden. Dies kann Aufgaben wie das Entfernen doppelter Einträge, das Standardisieren der Formatierung und das Konvertieren von Dateitypen umfassen.
AISHE hat auch die Möglichkeit, seine eigenen Datensätze durch Aufzeichnung und andere Methoden zu generieren. Beispielsweise kann es DDE/RTD -Daten empfangen, um reale Daten zu ergänzen oder um Trainingssätze für seine eigenen Algorithmen für maschinelles Lernen zu erstellen. Datenschutz und -sicherheit haben auch für AISHE höchste Priorität. Das System setzt fortschrittliche Verschlüsselungs- und Zugriffskontrollmaßnahmen ein, um sicherzustellen, dass sensible Daten geschützt und nur autorisierten Benutzern zugänglich sind.
maschinelles Lernen
Die Grundlage für KI in AISHE ist maschinelles Lernen – eine Technik, bei der Softwaremodelle mithilfe von Dateneingaben trainiert werden. Über verschiedene Methoden lernt die Anwendung aus vorhandenen Daten und Fällen, um Vorhersagen für unbekannte Fälle zu treffen und diese korrekt zu berechnen, also „intelligent zu handeln“. Die Informatik unterscheidet zwischen überwachtem Lernen, unüberwachtem Lernen und bestärkendem Lernen.
Überwachtes Lernen
AISHE verwendet eine Technik namens überwachtes Lernen, um Vorhersagen zu treffen. Dabei wird ein Algorithmus trainiert, um die Beziehung zwischen Eingabedaten (X) und einer bekannten Ausgabe (Y), auch Label genannt, zu lernen. Der Algorithmus wird zunächst mit einer Teilmenge der Daten mit bekannten Labels trainiert und dann mit den verbleibenden Daten validiert. Die Vorhersagen des Modells werden mit den tatsächlichen Labels verglichen, um seine Leistung zu bewerten. Sobald das Modell trainiert ist, kann es verwendet werden, um neue Bezeichnungen für neue Eingabedaten vorherzusagen.
Unbeaufsichtigtes Lernen
AISHE nutzt auch unüberwachtes Lernen, um Datensätze zu analysieren. Im Gegensatz zum überwachten Lernen stützt sich das unüberwachte Lernen nicht auf bekannte Labels in den Trainingsdatensätzen. Stattdessen verwendet es Algorithmen, um Ähnlichkeiten zwischen einzelnen Datensätzen zu identifizieren, die dann zu Clustern gruppiert werden. Dadurch kann AISHE verborgene oder zugrunde liegende Strukturen in den Datensätzen erkennen und modellieren, ohne sich auf vordefinierte Labels zu verlassen. Unüberwachtes Lernen wird häufig in der Datenexploration und Mustererkennung verwendet, um unbekannte Beziehungen und Strukturen in Daten zu identifizieren.
Verstärkungslernen
AISHE nutzt auch Reinforcement Learning, um Anwendungen zu trainieren, indem es eine positive oder negative Reaktion auf eine Aktion erhält. Voraussetzung ist der Einsatz eines völlig autonom agierenden Programms – eines sogenannten Agenten. Bei diesem Lernprozess berechnet der Agent aufgrund von Erfahrungen zukünftige Handlungen, um auch in komplexen oder mehrdimensionalen Situationen zu einem „intelligenten“ Ergebnis zu kommen.
Reinforcement Learning ist eine Art maschinelles Lernen, bei dem AISHE einen Algorithmus verwendet, der es einem Agenten ermöglicht, durch Trial-and-Error-Interaktionen mit einer Umgebung zu lernen. Der Agent erhält Feedback in Form von Belohnungen oder Bestrafungen für seine Handlungen, was ihm hilft, das optimale Verhalten zu lernen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Das Ziel wird typischerweise in Bezug auf die Maximierung der kumulativen Belohnung über einen bestimmten Zeitraum definiert. Der Agent verwendet dieses Feedback, um seine Richtlinie zu aktualisieren, die die Zuordnung zwischen Zuständen und Aktionen darstellt. Dieser Prozess wird als Verstärkungslernschleife bezeichnet und wird fortgesetzt, bis der Agent die optimale Richtlinie für die gegebene Umgebung gelernt hat. Reinforcement Learning ist besonders nützlich in Situationen, in denen das optimale Verhalten nicht im Voraus bekannt ist oder in denen es schwierig ist, einen Satz von Regeln für das Verhalten festzulegen.
tiefes Lernen
Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das neuronale Netze mit vielen verborgenen Schichten nutzt, um große Datenmengen zu verarbeiten und daraus zu lernen. Diese neuronalen Netze sind so strukturiert, dass sie den miteinander verbundenen Neuronen im menschlichen Gehirn ähneln, sodass sie komplexe Muster in Daten lernen und identifizieren können.
Durch einen als Backpropagation bekannten Prozess wird das neuronale Netzwerk auf einem großen Datensatz trainiert, wobei die Gewichtungen und Vorspannungen der Knoten angepasst werden, um den Fehler zwischen den vorhergesagten Ausgaben und den tatsächlichen Ausgaben zu minimieren. Dieser Prozess wird viele Male wiederholt, wobei das Netzwerk allmählich seine Fähigkeit verbessert, Ausgaben für neue Eingabedaten genau vorherzusagen.
Deep Learning wurde auf eine Vielzahl von Aufgaben angewendet, darunter Bilderkennung, Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und autonomes Fahren. Seine Fähigkeit, aus unstrukturierten und komplexen Daten zu lernen, hat es zu einem mächtigen Werkzeug im Bereich der KI gemacht.
Neuronale Netze ähneln einer technischen Übersetzung des menschlichen Gehirns und seiner Impulse zwischen den einzelnen Synapsen.
Schwache vs. starke KI
Entsprechend ihrer Intelligenz wird KI in schwache und starke KI eingeteilt. AISHE nutzt sowohl schwache als auch starke KI.
Schwache KI beschreibt Systeme, die autonomes Verhalten simulieren, aber nicht selbstständig lernen. Zum Beispiel können NLP (Natural Language Processing) trainierte Programme natürliche Sprache erkennen, aber nicht verstehen. Das heißt, ein schwacher Sprachagent erkennt bestimmte Wörter und verwendet sie, um eine bestimmte vorprogrammierte Funktion auszuführen, wie z. B. Alexa und Siri.
Starke KI hingegen ist eine hypothetische KI, die intelligenter ist als der Mensch, da sie ihr Verhalten durch Algorithmen und eigenständiges Feedback ständig optimiert und daher auch unvorhersehbar agieren kann. Es basiert hauptsächlich auf unüberwachten Lernmethoden, bei denen es Daten sammelt, verarbeitet und gruppiert, ständig dazulernt und sich anpasst. Am weitesten verbreitet ist derzeit der Einsatz in Videospielen, wo der KI Züge, Situationen und andere Variablen vorgegeben werden, die sie optimiert und weiterentwickelt, damit sie Menschen in Spielen wie Poker schlagen kann.
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