Компьютерные модели и алгоритмы ИИ смогут создать прогнозы для оценки рисков

Нейросети анализируют большие объемы данных и пытаются выявить некоторые закономерности но возможностью заработать деньги, там, где инвесторы их теряют получат ИИ с долговременной памятью.

Эффективность ИИ моделей для прогноза рисков остается предметом споров среди учёных и инвесторов, и до сих пор не существует надежного метода прогнозирования рисков при помощи искусственного интеллекта

Поэтому по заданию босса, любой программист может скачать с GitHub бесплатную программу или фрейм для прогноза рисков, на любом языке программирования:

Python   библиотеки TensorFlow, Keras, PyTorch и Theano;
C++: C++   Библиотеки,   TensorFlow и Caffe;  
Java:   это фреймворки  Deeplearning4j, DL4J;
MATLAB: MATLAB библиотека    Neural Network Toolbox;
Julia: Julia - Фреймворки Flux и Knet.

Для Data Scientist специалиста выбор нейросети для обучения, это сложная задача, для  выбора оптимальных решений из моря кодов и данных, так же необходимо учитывать множество косвенных признаков события и понимать специфику сегмента оценки рисков.

Всё просто, когда ты знаешь масштабы проблемы, которая позволит  заглядывать ИИ  с долговременной памятью в будущее. Необходимо 15 лет для разработки сложных моделей прогнозов, чтобы сохранить жизни людей и приумножить деньги и капитал.
Сухие цифры распознания 87,5% при брут форсе в 0,1% это возможность сохранить миллионы жизней и миллиарды денег, а инвесторы получат триллионы капитализации на бирже. Откуда такие прогнозы – видеть БУДУЩЕЕ, это понимать НАСТОЯЩЕЕ время и события.

Конкуренты в 2019 году  смог решить задачу прогноза рисков всего на 98%. Это  при их колоссальных возможностях и уровне учёных в области искусственного интеллекта и наличием огромного количества денег. Проблемы была в брут форсе и необходимых вычислениях. Но мы пошли другим путём и получили минимальный брут форс в 2025 году.

Причина кажется банальной, но всё же она глобальная:  

Нейросети обычно ведут плоские двухмерные вычисления  для оценки 3х мерных рисков. Если добавить фактор времени и денег, то задачка решается в пятой степени вариантов событий. Наша модель с долговременной памятью LMM AI решает задачи в 8 степени понимания рисков в страховании управлении автопилотов и игровых стратегиях.

Прогнозирование   результатов остается сложной задачей из-за псевдо случайности событий на рынках капиталов и услуг.
Отсутствия открытых доказанных методов создания достоверных прогнозов рисков, которые могут гарантировать возможность ИИ стартапу выиграть БОЛЬШИЕ деньги на рынке страхования, управления автопилотами защиты людей от рисков.

Инвесторы Вы с нами ?

Технология и возможности ИИ для формирования электронных участков мозга.