Intelligent Machines များသည် ရင်းနှီးမြှပ်နှံခြင်းကို မည်ကဲ့သို့ ပြန်လည်ပုံဖော်နေကြသနည်း။

Takeaways

• Machine Learning သည် ဒေတာများမှ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်နှင့် သင်ယူရန် ကွန်ပျူတာ အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုသည့် ဥာဏ်ရည်တု (AI) အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။
• စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များသည် လူသားများထက် ဒေတာများမှ ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စွမ်းများကို ပိုမိုမြန်ဆန်ထိရောက်စွာ ထုတ်ယူနိုင်ပြီး သတ်မှတ်ဘောင်အတွင်းတွင်၊ လူသားလေ့လာသူအတွက် အလိုလိုသိမြင်နိုင်ခြင်းမရှိသည့် ထူးခြားသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုနှင့် စောင့်ကြည့်မှုများကို ပြုလုပ်နိုင်သည်။
• ရင်းနှီးမြုပ်နှံမှုတွင် စက်သင်ယူခြင်းသည် လူများအား ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု အခွင့်အလမ်းသစ်များ ရှာဖွေရန် ကူညီပေးပြီး ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းမှ ဘက်လိုက်မှုများကို ဖယ်ရှားကာ တစ်ဦးချင်းစီအတွက် ငွေကြေးဆိုင်ရာ အကြံဉာဏ်များကို ညှိပေးသည်။ 

ရင်းနှီးမြုပ်နှံသူများသည် ပိုမိုထက်မြက်သော ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန် နည်းလမ်းအသစ်များကို အမြဲရှာဖွေနေပါသည်။ အများစုသည် ၎င်းတို့၏ ဆုံးဖြတ်ချက်များ၏ အောင်မြင်မှုကို ခန့်မှန်းရန် "အရေအတွက်" နည်းဗျူဟာများ သို့မဟုတ် သင်္ချာပုံစံများကို အားကိုးကြသည်။ သို့သော် ရင်းနှီးမြုပ်နှံမှုတွင် စက်သင်ယူခြင်းသည် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများကို လက်ညှိုးထိုးစရာမလိုဘဲ ပိုမိုကောင်းမွန်သော ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန် ဆန်းသစ်သော၊ ပိုမိုထိရောက်သောနည်းလမ်းကို ပေးပါသည်။  

ဥပမာ Q.ai ကိုယူပါ။ Q.ai သည် ရင်းနှီးမြုပ်နှံသူများ၏ အမြတ်အစွန်းများကို မြှင့်တင်ကာ စျေးကွက်အခြေအနေများနှင့် အလိုအလျောက်လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် စွန့်စားရမှုများကို လျှော့ချရန် ဥာဏ်ရည်တုကို အသုံးချသည်။

iOS အတွက် Q.ai ကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပါ။ ပိုမိုရင်းနှီးမြုပ်နှံသည့်အကြောင်းအရာနှင့် AI စွမ်းအင်သုံး ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုဗျူဟာ တစ်ဒါဇင်ကျော်ကို ရယူရန်အတွက်။ $100 ဖြင့်စတင်ပြီး အခကြေးငွေ သို့မဟုတ် ကော်မရှင်များကို ဘယ်တော့မှ ပေးဆောင်ပါ။

AI နှင့် machine learning- ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း။

“ဉာဏ်ရည်တု” သည် စမတ်ကျကျ ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်သော ကွန်ပျူတာ အယ်လဂိုရီသမ်များကို ရည်ညွှန်းသည့် ဖမ်းစားနိုင်သော စကားစုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ရိုးရှင်းသောဥပမာတစ်ခုမှာ အကူအညီပေးရန်အတွက် ဝဘ်ဆိုက်အများစုတွင် ပေါ်လာသည့် chatbot ဝန်ဆောင်မှုများဖြစ်သည်။ သင်အသုံးပြုသောသော့ချက်စာလုံးများကိုအခြေခံ၍ ဤရိုးရှင်းသော AI များသည် သင့်မေးခွန်းများအတွက် အမြန်အဖြေများကို ထွေးထုတ်နိုင်ပါသည်။ 

ဒါပေမယ့် ဒီအခြေခံ AI က ရေခဲတောင်ရဲ့ အစွန်အဖျားပဲ ဖြစ်ပါတယ်။ တကယ်တော့ AI သည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုနှင့် အာရုံကြောကွန်ရက်များကဲ့သို့သော အထူးပြုဘာသာရပ်ခွဲများအဖြစ် ပိုင်းခြားထားသော ကွန်ပျူတာသိပ္ပံနယ်ပယ်တစ်ခုလုံးဖြစ်သည်။ AI အမျိုးအစားတစ်ခုစီသည် မတူညီသောနည်းလမ်းများဖြင့် အချက်အလက်များကို စုဆောင်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး အသုံးပြုသည်။

Machine Learning သည် ဒေတာအများအပြားကို လျင်မြန်စွာလုပ်ဆောင်ရန် ရှုပ်ထွေးသော algorithms ကိုအသုံးပြုသည့် AI အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ထို့နောက် ခန့်မှန်းမှုများပြုလုပ်ရန်၊ ထိုးထွင်းဥာဏ်များစုဆောင်းကာ လေ့လာရန် စက်သည် ဤဒေတာကို အသုံးပြုသည်။ ဤ အယ်လဂိုရီသမ်များ လုပ်ငန်းစဉ် အချက်အလက်များ များလေလေ၊ ၎င်းတို့သည် ပိုမို ထက်မြက်လာလေလေ - ထို့ကြောင့် "machine learning" ဟု အမည်ပေးသည်။ 

အသစ်ဖြစ်သော်လည်း စက်သင်ယူမှုသည် အင်ဂျင်နီယာ၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနှင့် ကွန်ပျူတာသိပ္ပံတို့တွင် တိုးတက်မှုရှိလာနေပြီဖြစ်သည်။ နေ့စဥ်ပြုလုပ်သော ဒေတာပမာဏ များပြားခြင်းကြောင့်လည်း ငွေကြေးဝန်ဆောင်မှုလုပ်ငန်းသည် အကျိုးဖြစ်ထွန်းစေပါသည်။ 

ကျွန်ုပ်တို့၏ကိုယ်ပိုင် Q.ai ကဲ့သို့သော စနစ်များကြောင့် ၎င်းနှင့်ထိုက်တန်သော အာရုံစိုက်မှုကို ရရှိလာမည့် နယ်ပယ်တစ်ခုမှာ ရင်းနှီးမြုပ်နှံမှုတွင် စက်သင်ယူမှုအသုံးပြုခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ 

ရင်းနှီးမြုပ်နှံမှုတွင် machine learning ၏ အကျိုးကျေးဇူးများ

machine learning သည် အချိန်အတော်ကြာနေပြီဖြစ်သော်လည်း လက်လီရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများသည် ၎င်းကို အခွင့်ကောင်းယူရန် မကြာသေးမီကမှ ရရှိခဲ့သည်။ စက်သင်ယူမှုမှ အမြတ်အစွန်းနှင့် အလားအလာများကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည့် တီထွင်ဆန်းသစ်သော နည်းလမ်းသစ်များကို ကျွန်ုပ်တို့ ရှာဖွေတွေ့ရှိသောကြောင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများသည် အကျိုးကျေးဇူးများ ရရှိနေပြီဖြစ်သည်။ 

Algorithmic ကုန်သွယ်မှုအခွင့်အလမ်းများ

အမှန်တကယ်အသိပေး ကုန်သွယ်မှုဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများ လိုအပ်သော ဒေတာပမာဏသည် နက္ခတ္တဗေဒဆိုင်ရာ အချက်အလက်များဖြစ်သည်။ သို့သော် လူ့ဦးနှောက်၏ ကန့်သတ်ချက်များကြောင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများသည် သတင်းအချက်အလက်များစွာကို တစ်ပြိုင်နက်တည်း လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ 

သို့သော် algorithmic ကုန်သွယ်မှုသည် ရင်းနှီးမြုပ်နှံသူတစ်ဦး၏ အရည်အသွေးစျေးကွက် ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်မှုကို တိုးမြင့်စေနိုင်သည်။ 

အမည်ဖြင့် ခန့်မှန်းနိုင်သကဲ့သို့၊ အယ်လ်ဂိုရီသမ် ကုန်သွယ်မှုသည် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက် ရှုပ်ထွေးသော အယ်ဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုသည်။ လူသားများနှင့်မတူဘဲ၊ ဤစက်သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ဒေတာပမာဏများစွာကို ချက်ချင်းနီးပါး လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ၎င်းတို့သည် ဤဒေတာမှ သင်ယူနိုင်သောကြောင့် ၎င်းတို့သည် ပိုမိုကောင်းမွန်သောအသိပေးမှုများနှင့် ပိုမိုထိရောက်သောအကြံပြုချက်များကို အချိန်တိုင်းပြုလုပ်ကြသည်။

ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများသည် အမြတ်အစွန်းရှိသော ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများကို ရှာဖွေရန် သမိုင်းနှင့် လက်ရှိစျေးကွက်ဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် စက်သင်ယူမှုကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ဤအလားအလာကို အရင်းအနှီးအသုံးချနိုင်သည်။ ထို့နောက် ၎င်းတို့သည် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများကို အကြံပြုရန် သို့မဟုတ် ကုန်သွယ်မှုများကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန် algorithmic ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ 

ရင်းနှီးမြုပ်နှံမှုတွေ တိုးလာမယ်။

algorithmic trading ကို အသုံးပြုခြင်းသည် သင်၏ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု စွမ်းရည်ကို မြှင့်တင်ရန် နည်းလမ်းတစ်ခု ဖြစ်သည်။ သို့သော်လည်း ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူအများစုသည် ၎င်းတို့၏ ကိုယ်ပိုင်စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်ကို အသုံးပြုခွင့်မရှိပါ။ 

ကံကောင်းထောက်မစွာ၊ Q.ai ကဲ့သို့သော AI ကျောထောက်နောက်ခံပြု robo အကြံပေးများသည် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများကို စက်သင်ယူခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးကို ရယူရန် ဤနေရာတွင် ရှိနေပါသည်။ 

ထိုကဲ့သို့သော ပလပ်ဖောင်းများသည် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များနှင့် ကုန်သွယ်မှုလုံခြုံရေးများကို ပြုလုပ်ရန်အတွက် ၎င်းတို့၏ကျွမ်းကျင်မှုနှင့် ဒေတာအကြပ်အတည်းဖြစ်စေသော စွမ်းရည်များအတွက် ရှုပ်ထွေးသော အယ်လဂိုရီသမ်များကို အားကိုးပါသည်။ ထို့နောက် ၎င်းတို့သည် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ပြုလုပ်ထားသော အစုရှယ်ယာများနှင့် passive ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအခွင့်အလမ်းများပုံစံဖြင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများထံ ဤအကျိုးကျေးဇူးများကို လွှဲပြောင်းပေးသည်။ 

အများအပြားသည် အတိုချုံးစာရင်းသွင်းခြင်းစစ်တမ်းများကိုအခြေခံ၍ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများအား အလိုအလျောက်ဘဏ္ဍာရေးအကြံဉာဏ်ပေးပါသည်။ လူတစ်ဦး၏အသက်အရွယ်၊ စွန့်စားမှုခံနိုင်ရည်နှင့် ဘဏ္ဍာရေးအခြေအနေကဲ့သို့သော အချက်အလက်များကို အသုံးပြု၍ AI ကျောထောက်နောက်ခံပြု အကြံပေးများသည် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေသော ဘဏ္ဍာရေးအကြံပြုချက်များကို ပေးဆောင်နိုင်ပါသည်။ 

Robo အကြံပေးများသည် လူသားအခြေခံဘဏ္ဍာရေးအကြံပေးများ မကြာခဏမတတ်နိုင်သော အကျိုးခံစားခွင့်များစွာကိုလည်း ပေးပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ၎င်းတို့သည် လူသားအကြံပေးများထက် မကြာခဏစျေးသက်သာပြီး အများအပြားသည် ပိုင်ဆိုင်မှုစီမံခန့်ခွဲမှုကုမ္ပဏီများထက် သေးငယ်သော ကနဦးရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုကို လိုအပ်ပါသည်။ 

ထို့အပြင်၊ robo-advisors များသည် သင့်အကောင့်သို့ 24/7 ဝင်ရောက်ခွင့်ကို ခွင့်ပြုထားပြီး ရုံးချိန်နှင့် အားလပ်ရက်များအတွက် လိုအပ်ချက်များကို ရှောင်ရှားပါ။ (သို့သော်လည်း၊ အလိုအလျောက် ရင်းနှီးမြုပ်နှံမှု ဝန်ဆောင်မှုများအနေနှင့်၊ robo-advisors များသည် သင်၏ စီမံအုပ်ချုပ်မှုအစုစုအတွက် ကြီးကြပ်ကွပ်ကဲရန် မလိုအပ်ပါ။) 

စမတ်ကျကျ အငြိမ်းစားအစီအစဉ်

အငြိမ်းစားယူခြင်း အစီအစဉ်သည် လူများစွာ ရင်းနှီးမြုပ်နှံရသည့် အကြောင်းရင်း ကြီးမားပါသည်။ ပိုင်ဆိုင်မှုမန်နေဂျာများစွာသည် အငြိမ်းစားယူခြင်းအတွက် လုံးလုံးလျားလျားချဉ်းကပ်နည်းကို ခံယူကြပြီး သင့်အသက်အရွယ်၊ ငွေကြေး၊ ပိုင်ဆိုင်မှုများကို ကြည့်ရှုကာ သင့်အငြိမ်းစားယူမှုအစုစုကို ဒီဇိုင်းထုတ်ရန် အလားအလာကောင်းများရရှိခြင်းတို့ကို လုပ်ဆောင်ကြသည်။ ထို့နောက်၊ သင်သည် အသက်အရွယ်နှင့် သင်၏ဘဏ္ဍာရေးအခြေအနေများ အချိန်နှင့်အမျှ ပြောင်းလဲလာသည်နှင့်အမျှ သင်၏ စွန့်စားခံနိုင်ရည်ကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန်အတွက် ၎င်းတို့သည် သင်၏ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများကို အခါအားလျော်စွာ ချိန်ညှိပေးသည်။ 

အခြားသော လူသားအခြေပြု ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု ဝန်ဆောင်မှုများကဲ့သို့ပင်၊ ဤအငြိမ်းစားယူခြင်းပုံစံသည် ငွေကုန်ကြေးကျများပြီး ထိရောက်မှု မရှိနိုင်ပါ။ ဒါပေမယ့်လည်း ဒီမှာလည်း machine learning က ခြေလှမ်းတွေ လှမ်းနေတယ်။ 

ဥာဏ်ရည်တုမော်ဒယ်များ သင်ယူပြီး ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာသည်နှင့်အမျှ ရင်းနှီးမြုပ်နှံသူများ အငြိမ်းစားယူထားသော အစုရှယ်ယာများ တည်ဆောက်ကာ စမတ်ကျသော ငွေကြေးဗျူဟာများကို အကောင်အထည်ဖော်ရာတွင် ရင်းနှီးမြုပ်နှံသူများကို ကူညီရာတွင် ပိုမိုကျွမ်းကျင်လာပါသည်။ စစ်တမ်းအတိုကောက်များ၊ သမိုင်းဝင်စျေးကွက်ဒေတာနှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို အသုံးပြု၍ စက်များသည် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူတစ်ဦးအတွက် သီးသန့်အငြိမ်းစားယူမည့်အစီအစဉ်များစွာကို ဖန်တီးနိုင်သည်။ ထို့နောက် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူအတွက် ကျန်သည်မှာ ၎င်းတို့၏လိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီသော အစီအစဉ်ကို ရွေးချယ်ပြီး ၎င်းတို့၏ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများကို ရန်ပုံငွေထည့်ရန်ဖြစ်သည်။ 

ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု ဆုံးဖြတ်ချက်များတွင် လူသားတို့၏ ဘက်လိုက်မှု လျော့နည်းသွားသည်။ 

လူသားများအနေနှင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် ပင်ကိုယ်စိတ်ခံစားမှုရှိပြီး တစ်ခါတစ်ရံတွင် အသုံးမကျသောဆုံးဖြတ်ချက်များချကြသည်။ ရင်းနှီးမြုပ်နှံမှုတွင်၊ ၎င်းသည် မကြာခဏဆိုသလို အပြုသဘောဆောင်သော အရာများကိုမြင်ရန် လိုအပ်သော စွန့်စားရမှုများထက် အနုတ်လက္ခဏာရလဒ်များကို ရှောင်ရှားလေ့ရှိသောကြောင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများသည် အပြုသဘောဆောင်သော ရလဒ်များကို ရှောင်ရှားလေ့ရှိသောကြောင့် “ရှောင်ရန်” အပြုအမူများဆီသို့ ဦးတည်သွားလေ့ရှိသည်။ 

အကောင်းဆုံးဥပမာတစ်ခုမှာ 2020 ခုနှစ်အစောပိုင်းတွင် စျေးကွက်မတည်ငြိမ်မှုများကြားတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူ၏အပြုအမူဖြစ်သည်။ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူအများအပြားသည် စျေးကွက်ပျက်သွားသောအခါတွင် အရာအားလုံးဆုံးရှုံးသွားခြင်းမှရှောင်ရှားရန် ၎င်းတို့၏အစုစုများကို ငွေထုတ်ခဲ့ကြသည်။ သို့သော်၊ စျေးကွက်ထဲသို့ဦးစွာချိုးသူများသည်သူတို့၏အစုရှယ်ယာများကိုခြောက်လထက်နည်းသောကာလအတွင်းပြန်လည်ကောင်းမွန်လာသည်ကိုတွေ့လိုက်ရသည် - ထို့နောက်၎င်းတို့၏အမြတ်ငွေများပိုမိုတိုးမြင့်လာသည်ကိုမြင်သောနွားစျေးကွက်ထဲသို့တိုက်ရိုက်သွင်းပါ။ 

လျှော့စျေးဖြင့် အရည်အသွေးအာမခံများတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံခြင်းသည် "အနိမ့်ဝယ်၊ အမြင့်ရောင်း" ၏ နိမိတ်လက္ခဏာဖြစ်သည်။ ဒါပေမယ့် ရင်းနှီးမြုပ်နှံသူတော်တော်များများဟာ စျေးကွက်မတည်မငြိမ်ဖြစ်နေချိန်မှာ ထိတ်လန့်ထိတ်လန့်ကြပြီး သူတို့ရဲ့ငွေကို တစ်ယောက်တည်းထားခဲ့ရင် ပိုဆိုးတဲ့ရလဒ်တွေကို ဖြစ်ပေါ်စေတယ်။ 

သို့သော် စက်သင်ယူမှုနှင့် အယ်လဂိုရစ်သမ် ကုန်သွယ်မှုပုံစံများသည် လူသားတို့၏ ဆင်ခြင်တုံတရားမဲ့မှုကို မဖော်ပြပါ။ ထို့ကြောင့်၊ ၎င်းတို့သည် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများအား ပိုမိုထက်မြက်သော ရင်းနှီးမြုပ်နှံမှု ဆုံးဖြတ်ချက်များဆီသို့ လမ်းညွှန်ရန် ပြီးပြည့်စုံသော ဘက်မလိုက်သော အကဲဖြတ်ဒိုင်များကို ပြုလုပ်သည် - ယင်းသည် စျေးကွက်တွင် ငွေထွက်သွားခြင်း၊ ပတ်၀န်းကျင်တွင် ရန်ပုံငွေများကို ဖယ်ထုတ်ခြင်း သို့မဟုတ် စျေးကွက်ပြိုကျမှုအတွင်း ရင်းနှီးမြုပ်နှံမှုများသို့ ပေါင်းထည့်ခြင်းဖြစ်စေ လမ်းညွှန်ပေးသည်။ 

ရင်းနှီးမြုပ်နှံမှုအခွင့်အလမ်းများ

စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ဒေတာရှိ မျဉ်းရိုးဆက်နွယ်မှုများကို အမြဲမရှာဖွေပါ။ ဆိုလိုသည်မှာ၊ မျဉ်းဖြောင့် "အကြောင်းတရားနှင့် အကျိုး" ဆက်စပ်မှု ရှင်းသွားသောအခါတွင် ၎င်းတို့သည် ဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအား မရပ်တန့်ဘဲ ဆိုလိုသည်။ ယင်းအစား၊ ၎င်းတို့သည် ဘက်ပေါင်းစုံမှ အချက်အလက်များကို ဆန်းစစ်ကာ ၎င်းတို့အား စျေးကွက်တန်ဖိုးကြီးသည် သို့မဟုတ် တန်ဖိုးနည်းသော ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများကို ရှာဖွေရန် ဦးတည်စေနိုင်သည်။ 

ဆက်ဆံရေးအသစ်များကိုဖော်ထုတ်ရန် ၎င်းတို့၏ထူးခြားသောစွမ်းရည်များကြောင့်၊ စက်သင်ယူမှုပုံစံများသည် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအခွင့်အလမ်းအသစ်များကိုရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန် ပြီးပြည့်စုံသောကိရိယာများဖြစ်သည်။ ရင်းနှီးမြုပ်နှံသူများသည် သင်၏ စွန့်စားရနိုင်မှုနှင့် ငွေကြေးအခြေအနေကဲ့သို့သော အကြောင်းရင်းများအပေါ် အခြေခံ၍ စျေးကွက်ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို စုဆောင်းရန်နှင့် ဆန်းသစ်သောရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများပြုလုပ်ရန် ဤအလားအလာကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ၊ ဤရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု အခွင့်အလမ်းသစ်များသည် အမြတ်အစွန်းပင် သက်သေပြနိုင်သည်။ 

ပိုကြီးတဲ့ ပြန်လာဖို့ အလားအလာ

ဉာဏ်ရည်တုကို အသုံးပြုနေသော်လည်း ရင်းနှီးမြုပ်နှံမှုအတွက် အာမခံချက်မရှိပါ။ သို့သော်လည်း ယခုအချိန်အထိ ကျွန်ုပ်တို့တင်ပြခဲ့သည့် အကျိုးကျေးဇူးအားလုံးကို ကြည့်သောအခါတွင် ရင်းနှီးမြုပ်နှံမှုတွင် စက်သင်ယူခြင်းတွင် ပိုမိုကြီးမားသော ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများ ရရှိနိုင်သည်ဟု ယူဆနိုင်သည်။ 

နောက်ဆုံးတွင်၊ စက်များသည် လူသားများထက် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ဒေတာကို ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ဖြတ်တောက်နိုင်ပြီး ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို လွှင့်ထုတ်ရန်နှင့် ကုန်သွယ်မှုဆုံးဖြတ်ချက်များပင် ပြုလုပ်ရန်အတွက် ဤအချက်အလက်များကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤမော်ဒယ်များသည် ဒေတာအသစ်များမှ သင်ယူလာသည်နှင့်အမျှ ၎င်းတို့လုပ်မိသော အမှားအရေအတွက်ကို လျှော့ချနိုင်ဖွယ်ရှိသည်။ ပြောရမလို၊ စက်အခြေခံ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု အကြံပေးများသည် လူသားအကြံပေး အများစုထက် ပိုမိုသေးငယ်သော စျေးနှုန်းဖြင့် လာပါသည်။ 

ဤအချက်များကို ပေါင်းထည့်သောအခါ၊ အနည်းဆုံး နောက်ဆုံးတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်သော အစုစုရလဒ်များ ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်ဟု စက်သင်ယူခြင်းသည် ကျိုးကြောင်းဆီလျော်ပါသည်။ ရင်းနှီးမြုပ်နှံသူများသည် အမှားအနည်းငယ်လုပ်ကြပြီး၊ ၎င်းတို့၏ အသုံးမကျသောဘက်လိုက်မှုများကို ကျော်လွှားကာ AI ဖြင့် ၎င်းတို့၏ ကောင်းကင်ယံကို ချဲ့ထွင်လာသည်နှင့်အမျှ ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ အောင်မြင်မှု (နှင့် ကြွယ်ဝမှု) အတွက် အလားအလာများကို တိုးမြင့်လာစေသည်။ 

ရင်းနှီးမြုပ်နှံမှုတွင် စက်သင်ယူခြင်း- တိုးတက်ရန် ထူးခြားသောအခွင့်အရေး

Machine Learning သည် ရင်းနှီးမြုပ်နှံသူများကို စျေးပေါပြီး ထိရောက်သော ရင်းနှီးမြုပ်နှံမှုများကို ပြိုင်ဘက်ကင်းစွာ ဝင်ရောက်နိုင်စေခြင်းဖြင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုလုပ်ငန်းကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။ အစုရှယ်ယာများ၊ ရိုဘိုအကြံပေးများနှင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုမန်နေဂျာများသည် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာများဆီသို့ ရွေ့လျားလာသည်နှင့်အမျှ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများသည် ၎င်းတို့၏အကျိုးခံစားခွင့်များကို ပိုမိုရရှိလာမည်ဖြစ်သည်။ 

ရင်းနှီးမြုပ်နှံမှုတွင် machine learning ဖြင့် စတင်ရန် အဆင်သင့်ဖြစ်ပါက၊ Q.ai ၏ ကိုယ်ပိုင် AI-ကျောထောက်နောက်ခံပြုထားသော ပလပ်ဖောင်းထက် အကွာအဝေးကို ကြည့်ပါ။ Q.ai ဖြင့်၊ သင်သည် စွန့်စားချိန်ညှိထားသော အစုရှယ်ယာများ၊ တစ်မျိုးတည်းသော ရင်းနှီးမြုပ်နှံမှု Kits နှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ AI-စီမံခန့်ခွဲသော အကာအရံများဖြစ်သော Downside Protection ကိုပင် ဝင်ရောက်ခွင့်ရရှိပါမည်။ အကောင်းဆုံးမှာ၊ စတင်ရန် မြန်ဆန်လွယ်ကူပါသည်။

iOS အတွက် Q.ai ကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပါ။ ပိုမိုရင်းနှီးမြုပ်နှံသည့်အကြောင်းအရာနှင့် AI စွမ်းအင်သုံး ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုဗျူဟာ တစ်ဒါဇင်ကျော်ကို ရယူရန်အတွက်။ $100 ဖြင့်စတင်ပြီး အခကြေးငွေ သို့မဟုတ် ကော်မရှင်များကို ဘယ်တော့မှ ပေးဆောင်ပါ။