Описание ИИ
Масштабность: Наши модели ИИ способны обрабатывать огромные объемы данных, что позволяет решать универсальные комплексные задачи прогнозирования рисков.
Пока не может, ведь мы сперва, при помощи инвесторов и покупателей накопим ресурсы, а затем перенести коды и алгоритмы на промышленные сервера и интегрировать алгоритмы в мобильные приложения.
Точность: Благодаря многолетним исследованиям мы достигли высокой точности прогнозирования.
Пока максимальная степень распознания 87,5% при глобальном брут форсе 1,2%, прогнозная фаланга дает 0,01% брут форса, что снижает затраты на вычисления а значит снижает требования к вычислительной части и обходится дешевле в эксплуатации.
Гибкость: Наши модели могут быть адаптированы к различным областям применения.
LMM модель способна воспринимать мир как 1 или 0, переведя Ваши решения в векторные многомерные модели.
Но для этого нужны серверные мощности для обучения ИИ на различных больших данных.
Эффективность: Использование ИИ позволяет значительно сократить время и затраты на решение задачи прогнозирования.
Но процесс обучения самой модели ИИ занял долгие 15 лет моей жизни, а сегодня оператор может обучиться, за 2-3 часа взаимодействовать с ИИ минуя коды и обычную логику, предоставляя человеку творческую часть принятия решений.
|
