WA::Typologie pour augmenter artificiellement la capacité d'analyse
Gros questionnement.
C'est du travail que j'identifie être de type "data scientist" (scientifique de données). L'intention, c'est de générer un sentiment d'augmentation autant de l'intelligence que de l'orientation à créer. Cette augmentation vise à offrir un support visuel adéquat qui identifie la réalité des structures dominantes d'un marché. { trouver la condition initiale et y investir au bon moment }
Le vecteur de cette communication stratégique avec l'artificiel se fondent sur les concepts de non linéarité étudiés en science du chaos. Cette recherche vise donc à n'en comprendre ses principes et à représenter dans ce support visuel une géométrie fractale qui correspond à cette dite structure. { il est requis que le support produit notifie à des moments adéquats les opportunités à évaluer }
Un second support identifiant artificiellement les conditions initiales d'échange est inter-relié à cette recherche puisque les données identifiées avec le premier support sont, selon moi matière d'apprentissage à un second type d'augmentation qui pourra gérer artificiellement l'exécution de stratégies transactionnelles. Ces dernières s'exécutent en fonction d'observation des conditions basées sur les même vecteur de la géométrie fractale et dynamique structurante. Nous n'allons pas explorer un système de transaction entièrement artificielle mais plutôt dirigée par le créateur de resources financières. Le dirigeant pointe où aller pour qu'ensuite les stratégies d'analyse transactionnelles artificielles de la géométrie et des dynamiques puissent être efficace. Il lui est proposer aussi que des structures qui sont sujette à changer d'orientation.
La recherche vise donc à démontrer la valeur du nouveau paradigme de traitement des données à l'aide de l'intelligence artificielle et nous envisageons prouver sont aspect augmentatif en contraste à l'illusion populaire d'un système complètement déresponsabilisé de toutes interventions humaines. { Ce système aligneraient ses utilisateurs, par l'augmentation artificielle, avec des aspirations et valeurs humaines fondamentales. Il serait un outil de discipline personnelle en relation à une économie qui soutient ces dernières plutôt que de les effritées avec le piège de la "dé-responsabilisation".
Pis y'a bien plus que juste ça😦. L'orgueilllement face au succès
La resource financière n'est pas un but.
}
S'AGIT DE PREMIER ESSAIE À VOIR CE que DES ALGORITHMES PEUVENT PRÉDIRE.
La librairie d'exemple ML.NET a été clonée et observée. Le "cluster" automatique a été exploré. J'ai vu 3 listes de données qui correspondent a des types distincts et ont des relations. L'une des listes identifie des faits qui se sont produits, peut-être avec les deux premières, je ne me souviens plus. Le visuel créé était intéressant, il regroupait visuellement en 3 catégorie générées automatiquement.
Le "jeux" serait de présenter différent moment d'un mouvement financier et de signaler quand nous aimerions agir, attendre ou autre. Ainsi, ça générerait un "dataset" (jeu de données) sur lequel cet algorithme pourrait apprendre et ainsi par après pouvoir utiliser le modèle créé avec le jeu de données de la réalité d'un marché actuel.
Ça rend requis d'avoir un processus de normalisation efficace et un "data warehouse" (magasin de données) où cet algorithme pourra générer ses prédictions.
Une phase d'analyse des prédictions permettra d'évaluer si l'intelligence artificielle peut catégoriser les conditions actuelles d'un marché en s'étant fait instruire préalablement par son dirigeant.
A suivre