Мы находимся в мире, где данные перемещаются с высокой скоростью через Интернет, люди каждый момент генерируют новые данные в результате различных действий, таких как проверка своих каналов Facebook, простой поиск чего-либо в Google или даже покупка акций компании, котирующейся на фондовой бирже. , каждое новое действие создает огромное количество данных в эти дни. Поскольку все больше и больше людей подключаются к Интернету, объем данных в следующем году будет измеряться йоттабайтами.

Проблема -

Таким образом, следующей большой проблемой, с которой столкнется интернет-индустрия, будет создание достаточного объема хранилища для тех же данных и увеличение размера хранилища по отношению к ним. Это трудная задача, так что как ее решить.

Таким образом, многие компании поняли, что для решения этой проблемы им потребуются ученые, занимающиеся количественными расчетами и машинным обучением, поэтому исследователи или математические волшебники пользуются огромным спросом. Квантовый анализ с машинным обучением помогает создавать алгоритмы, которые преобразуют огромные данные в сжимаемые небольшие пакеты, что действительно оптимизирует использование дискового пространства сервера.

Технология МУОРО:

Использование тех же базовых основ машинного обучения, статистики и технологии dataShelter*, принадлежащей AI MUORO, помогает уменьшить размер данных за счет преобразования их в пакеты, что снижает стоимость хранения, а также помогает формировать прогностические модели путем проведения аналитики с вашими данных, тем самым автоматизируя весь цикл обработки данных.

В последнее время ведущие институты также страдают от утечки мозгов, большинство технологических гигантов охотятся за исследователями искусственного интеллекта и машинного обучения. Недавно китайский поисковый гигант BAIDU нанял профессора Стэнфорда Эндрю Нг в качестве главного научного сотрудника компании, чтобы укрепить свое подразделение машинного обучения.

Квант в финансах:

Масштаб Quant и машинного обучения не ограничивается только интернет-индустрией, в текущем сценарии финансовая отрасль нуждается в этом больше всего, как и сейчас с современными технологиями, высокочастотной торговлей или торговлей черным ящиком. Банки и хедж-фонды нуждаются в надежных алгоритмах предотвращения рисков, поскольку в условиях финансового кризиса банки, страховые компании и хедж-фонды стали более осторожными в количественной оценке рисков и менее заинтересованы в разработке новых продуктов в виде деривативов.

Вывод:

Следовательно, рост спроса на исследователей оправдан, но с этим решением Quant MUORO всегда можно мгновенно получить мощную аналитику на ходу, делая машинное обучение и Quant беспроблемным нарушением стоимости по сравнению с платными пакетами математических исследователей.

Чтобы узнать больше о ценности данных, подпишитесь на нашу рассылку www.muoro.io.