Colaborador de Fayze Bouaouid
Fayze Bouaouid es cofundadora y directora ejecutiva de la aplicación de inteligencia financiera Springbox AI. Tiene una Maestría en Ciencias en Banca y Finanzas y casi dos décadas de experiencia en banca y gestión de activos.
Las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático han evolucionado mucho durante la última década y han sido útiles para muchas personas y empresas, especialmente en el ámbito de las finanzas, la banca, la inversión y el comercio.
En estas industrias, hay muchas actividades en las que las máquinas pueden realizar mejor y más rápido que los humanos, como cálculos e informes financieros, siempre que las máquinas reciban los datos completos.
Las herramientas de inteligencia artificial que están construyendo los humanos en la actualidad se están convirtiendo en otro nivel más robusto en su capacidad para predecir tendencias, proporcionar análisis complejos y ejecutar automatizaciones más rápido y más barato que los humanos. Sin embargo, todavía no se ha construido una máquina impulsada por IA que pueda comerciar por sí sola.
Hay muchas actividades que las máquinas pueden realizar mejor y más rápido que los humanos, como cálculos e informes financieros, siempre que las máquinas reciban los datos completos.
Incluso si fuera posible entrenar un sistema de este tipo que pudiera reemplazar el juicio humano, todavía habría un margen de error, así como algunas cosas que solo son comprensibles para los seres humanos. Los seres humanos siguen siendo los últimos responsables del diseño de las máquinas de predicción basadas en inteligencia artificial, y el progreso solo puede suceder con sus aportes.
Los datos son la columna vertebral de cualquier máquina de predicción
La construcción de una máquina de predicción basada en IA requiere inicialmente una comprensión del problema que se está resolviendo y los requisitos del usuario. Después de eso, es importante seleccionar la técnica de aprendizaje automático que se implementará, en función de lo que hará la máquina.
Existen tres técnicas: aprendizaje supervisado (aprender a partir de ejemplos), aprendizaje no supervisado (aprender a identificar patrones comunes) y aprendizaje reforzado (aprendizaje basado en el concepto de gamificación).
Una vez identificada la técnica, es hora de implementar un modelo de aprendizaje automático. Para la “predicción de series de tiempo”, que implica hacer predicciones sobre el futuro, se pueden utilizar modelos de memoria a corto plazo a largo plazo (LSTM) con secuencia a secuencia (Seq2Seq).
Las redes LSTM son especialmente adecuadas para realizar predicciones basadas en una serie de puntos de datos indexados en orden de tiempo. Incluso se pueden usar redes neuronales convolucionales simples, aplicables al reconocimiento de imágenes y video, o redes neuronales recurrentes, aplicables al reconocimiento de escritura y voz.
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