Doğru Veri Bilimi editörlerinden not: Bağımsız yazarların, kurallarımıza ve yönergelerimize uygun olarak makaleler yayınlamasına izin verirken , her yazarın katkısını onaylamıyoruz. Profesyonel tavsiye almadan bir yazarın çalışmalarına güvenmemelisiniz. Ayrıntılar için Okuyucu Koşullarımıza bakın.
Vızıltıyı duydunuz: Yapay zeka (AI), finansta yeni ve sıcak bir meta. Ama temel bankacılık sistemlerinizin üzerine biraz "zeka" serpip buna bir kazanç diyebilir misiniz? Zorlukla.
Bir yapay zeka kullanım örneğini resmileştirmek ve hatta başarılı bir pilot uygulama yürütmek işin kolay kısmı. Bu yapay zeka algoritmasını dağıtmak ve ölçeklendirmek, işlerin karmaşıklaştığı yerdir.
// Makine öğrenimi (ML) kullanan işletmelerin yalnızca% 22'si üretim ortamına başarıyla bir model dağıttı. //
AI'yı doğru yapmak zordur, ancak yine de buna kimin ihtiyacı var?
Pek çok banka uzun vadede rekabetçi kalmak istiyorlarsa bunu yapar. Temenos tarafından hazırlanan bir rapora göre , bankacılık yöneticilerinin% 77'si, AI'nın başarılı bir şekilde uygulanmasının, önümüzdeki birkaç yıl içinde liderleri bankacılık alanındaki gecikmelerden ayıracağını söylüyor.
Açıkçası, AI ölçeklendirme ve dağıtım sorununu ilk çözen, en çok pazar ödülünü kazanacaktır.
Ancak önünüzde hangi engellerin olduğunu bilmeden yarışı kazanamazsınız.
Düzenlemeler, uyumluluk, gizlilik ve veri önyargısı - bunlar, AI ile ilgilenen finans kurumları arasındaki yaygın endişelerdir. Ama bir saniyeliğine bunların olmadığını varsayalım ve karmaşıklık faktörünü tamamen teknolojik bir bakış açısıyla ölçelim.
Şunu hayal edin: Bir grup yönetici, yeni bir karar analizi motorunda satılıyor . Kağıt üzerinde proje mükemmel görünüyor :
Şimdi işin eğlenceli kısmı geliyor: Makine öğrenimi ekibi, yalnızca birbiri ardına bir engele çarpmak için projenin derinliklerine iniyor:
Öyleyse neden bu kadar çok finansal şirket ilk yapay zeka yatırımlarında yanıp tutuşuyor ve pilotların ötesine geçemiyor?
Birkaç sebep var:
Bir şey değil. Yapay zekayı tanıtmak yanlış yapmak pahalıdır. Ancak aşağıdan yukarıya bir yaklaşıma bağlı kalarak riskleri, maliyetleri ve benimseme zaman çizelgesini en aza indirebilirsiniz. Bu formül kullanılarak özetlenebilecek bir tane:
(Eski + Ön Uç Dönüşümleri) × AI = Modern Banka
Not: Bu iki bölümden oluşan bir gönderidir. Bu bölümde eski sistemlere odaklanacağız. İlk önce ön uç dönüşümlere ulaşmak istiyorsanız buraya gidin (ancak bu bölümü de gerçekten okumalısınız!).
Finansta yapay zeka birkaç temel yapı taşına ihtiyaç duyar:
Hem dahili hem de harici veri kaynaklarını birbirine bağlayan ve birleştiren birleşik bir veri yönetimi platformu, her AI uygulamasının bel kemiğidir.
Bir veri yönetişimi platformu size analiz için bir dizi ilk veri kümesi sunmanın ötesinde size yardımcı olabilir:
Çoğu eski bankacılık sistemindeki sorun, eski, karışık ve katı olmaları ve yeni unsurlar için yer bırakmamasıdır.
BT yönetişim sürecinin amacı, AI parçasını mevcut mimari bulmacanızın neresine yerleştireceğinizi belirlemenize yardımcı olmaktır.
Temelde, bu tür çerçeveler, çekirdeği ateşe vermeden hangi sistem bileşenlerinin ayrıştırılıp modernize edilebileceğini görmek için eski yazılımınızı seçmenize ve araştırmanıza yardımcı olmak için tasarlanmıştır (mecazi olarak).
Bu nedenle, çekirdeği bir anda değiştirmeye çalışmak yerine (büyük risk altında), sistem düzeyinde modernizasyonlar gerçekleştirebilir ve bankacılık için eski modernizasyonla ilgili başka bir gönderide yazdığım gibi platformunuzu her seferinde bir öğe olarak geliştirebilirsiniz .
Daha bağımsız bir mimariye geçmek size şu konularda yardımcı olacaktır:
İşte AI'nın çok basit bir açıklaması:
AI = (kod + veri) × bilgi işlem gücü
Kodunuzu zaten organize ettiğinizi ve verilere erişimi kolaylaştırdığınızı (ve belki de buluta taşıdığınızı) göz önünde bulundurarak, artık bu bilgi işlem gücünü aramaya başlayabilirsiniz.
Sonuçta, derin sinir ağları ve diğer gelişmiş makine öğrenimi algoritmaları güce aç yaratıklardır ve verdikleri verileri operasyonel hale getirmek ve tahminleri yapmak için bir ton bilgi işlem gücü gerektirir.
Özünde, bir sinir ağı, eğitim ve tahmin aşamaları sırasında ağ girişlerinde (verileriniz) gerçekleştirilen çok sayıda matris çarpımının sonucudur, böylece iyi bir çıktı (tahmin veya içgörü) elde edebilirsiniz.
Görevin karmaşıklığına bağlı olarak, bir ağ , verilen verilerdeki kalıpları tanımlamak ve sonuç üretmek için 10, 100 ve hatta 10 milyar parametre kullanabilir.
Bu işlemleri çalıştırmak için, algoritmalarınızın bilgi işlem gücüne ihtiyacı vardır ve burada GPU'lar (grafik işleme birimleri) devreye girer. Bu çipler, hesaplamalarınızı hızlandırmanıza ve sonuçlara daha hızlı ulaşmanıza yardımcı olur.
Devam edip bir grup GPU'yu şirket içinde stoklayabilir veya hizmet sağlayıcılardan bulut GPU kapasitesi kiralayabilirsiniz - bu, gelecekte daha büyük algoritma dağıtımlarını otomatikleştirmenize ve ölçeklendirmenize olanak tanıyacak (veya eğitim beklenenden daha karmaşık hale gelir).
Hizmet olarak GPU pazarının 2025 yılına kadar 7 milyar dolara ulaşacağı tahmin edildiğinde , çoğu şirketin ne yapmayı tercih ettiğini tahmin edebilirsiniz. Şimdi, bilgi işlem gücünün yanı sıra, verilerinizi, test setlerinizi, deneylerinizi, sürüm kontrollerinizi ve test sonuçlarınızı depolamak için bazı ekstra kaynaklara da ihtiyacınız olacak. Yine, tüm bunları bulutta tutmak çoğu şirketin seçtiği yoldur.
Bu da bizi bir sonraki önemli noktaya getiriyor: AI projelerinizi organize ve dağıtım için hazır tutmak.
Makine öğrenimi + DevOps = MLOps, ML / AI modellerini oluşturmak, test etmek ve dağıtmak için modern bir yol oluşturmaya yönelik yeni bir harekettir.
MLOps'un amacı, makine öğrenimi (ML) modelleri için sürekli entegrasyon (CI), sürekli teslim (CD) ve sürekli eğitimi (CT) benimsemenize ve otomatikleştirmenize yardımcı olmaktır. Google Cloud
Daha fazla otomasyon, geliştirme sürecinize öngörülebilirlik katar ve küçük hatalar nedeniyle model arızası olasılığını azaltır.
MLOps'tan elde ettiğiniz sonuçlar:
Denklemin eski dönüşüm kısmını özetlemek için:
Şimdiden epey bir yolculuk olduğu için, denklemin ikinci kısmını - ön uç ve AI dönüşümleri - bu yazının 2. Kısmında tutuyoruz .
Etrafımızdaki dünya gibi, dil de sürekli değişiyor. Önceki dönemlerde dil değişiklikleri yıllar hatta on yıllar içinde meydana gelirken, artık günler hatta saatler içinde gerçekleşebilir.
Üç ay önce yolculuğuma @ GovTech'in Devlet Dijital Hizmetlerinde başladım. Hukuk endüstrisini geliştirmekten ve Hukuk Bakanlığı'nda uluslararası ortaklıklar kurmaktan, şimdi yetenekli geliştiriciler ve tasarımcılardan oluşan bir ekiple, kağıt tabanlı ticaret belgelerine küresel geçişi güçlendirmeyi amaçlayan dijital bir yardımcı program olan TradeTrust'u oluşturmak için çalışıyorum.
MIT Seçim Laboratuvarı'nda yüksek lisans araştırmacısı ve doktora derecesi olan Jesse Clark tarafından yazılmıştır.
Oakland, CA'da halka açık verileri kullanarak hava kalitesini tahmin etmek Google ve EDF, Oakland'daki hava kirliliğini haritalama çalışmalarını yayınladığında, bu çalışmanın sonuçları büyük ilgi gördü. Yayınladıkları veriler, hava kalitesinin Doğu ve Batı Oakland'daki şehir bloklarına göre nasıl değiştiğini gösteren ilk veri kümelerinden biriydi.
Daniel Fleck ve David Lubert ile yazılmıştır Dizimizin ilk blogu, bir veri bilimi projesini uygun şekilde değerlendirmek için Net Şimdiki Değer (NPV), İç Getiri Oranı (IRR) ve Karlılık Endeksi'ni (PI) kullanmaya odaklanacaktır. Ayrıca, bir veri bilimi metodolojisinin kullanılmasının, bu aynı ekonomik ölçütlerin girdilerini daha yüksek kaliteli değerlendirmeler geliştirmek için nasıl daha da iyileştirebileceğini tartışacağız.
Öz bileşimi ve SVD için yararlı olan doğrusal cebir temel kavramını anlayın Bu makalede, öz ayrıştırma veya tekil değer ayrıştırma (SVD) gibi matris çarpanlara ayırma yöntemlerini anlamanın ilginç bir yolu olan temel kavramını öğreneceksiniz. Tanımlar Temel, vektör uzaylarını (vektör setleri) tanımlamak için kullanılan bir koordinat sistemidir.