Многомодальный квантовый прогноз для фондовых рынков и криптовалют [Ярослав Суков] + Сравнительный анализ современных AI-моделей [Ранас Мукминов]

Складчина: Многомодальный квантовый прогноз для фондовых рынков и криптовалют [Ярослав Суков] + Сравнительный анализ современных AI-моделей [Ранас Мукминов]

Многомодальный квантовый прогноз для фондовых рынков и криптовалют
Ярослав Суков


Многомодальный квантовый прогноз — это передовая стратегия, которая объединяет многомодальное обучение и квантовые вычисления для улучшения прогнозирования в различных областях, таких как фондовый рынок и криптовалюты.

Другими словами — это подход к машинному обучению, который интегрирует данные из различных источников и типов для создания более точных и надежных моделей. В контексте прогнозирования фондового рынка и криптовалют, данный метод может включать: анализ новостей и исторических данных, квартальных отчетов, реакцию в социальных сетях, используя искусственный интеллект в базовых самообучаемых алгоритмах.

Формат pdf
Цена 249 руб.
Скрытая ссылка

Сравнительный анализ современных AI-моделей: OpenAI o3-mini и DeepSeek-V3
Ранас Мукминов


Автор предлагает всестороннее исследование двух революционных решений в области искусственного интеллекта. Работа начинается с подробного исторического обзора развития ИИ – от первых вычислительных алгоритмов до современных моделей, способных решать сложнейшие задачи в науке, программировании и логике. Затем приводится детальное описание архитектурных инноваций обеих моделей: OpenAI o3-mini, отличающейся высокой скоростью, гибкостью настройки и возможностью выбора уровня рассуждений, а также DeepSeek-V3, которая благодаря применению Mixture-of-Experts, Multi-head Latent Attention и уникальной системе балансировки нагрузки демонстрирует выдающуюся точность при решении вычислительных и логических задач даже с обработкой больших объемов информации.

Формат epub, fb2, fb3, ios.epub, mobi, pdf, txt, zip
Цена 199 руб.
Скрытая ссылка

Общая стоимость: 249+199=448 руб.