Uno de los grandes errores que cometen las personas cuando pasan del mundo académico / teórico al mundo real es que la estructura de datos es la parte más importante de la ecuación. Claro, puedo construir un GA o NN muy elegante, pero, al igual que en el mundo real, se aplica GIGO (basura en la basura).
Por ejemplo: suponga que desea un motor de inteligencia artificial (no importa qué tipo) para analizar acciones con el propósito de elegir oportunidades de inversión positivas. Ha adquirido una gran cantidad de datos retrospectivos (sin embargo, esa cantidad realmente es) con precios de acciones diarios u horarios. O tal vez incluso tenga los precios reales de las garrapatas.
Cuando entrega esos datos al motor de IA, lo que le ha dado son días y precios. Imagínese si le di esos datos y le pido que los analice. Supongamos que le pregunto: “¿$ 48 es un buen precio para Microsoft?” La respuesta es: “Eso depende de cuándo hiciste la pregunta. Si hiciste esa pregunta en junio de 1999, la respuesta habría sido” Sí “, porque MSFT estaba en camino entonces. Pero si hicieras esa pregunta algunas veces meses después, obtendría una respuesta diferente: alcanzó su punto máximo en diciembre de ese año, luego se estrelló y se quedó abajo hasta que tocó fondo en marzo de 2009 a $ 15.
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El punto es que si USTED estuviera analizando los datos, crearía campos que representaran cambios relativos al tiempo en lugar de solo precios brutos. Probablemente harías mucho más.
Esa es la respuesta simplista. No asumas que el motor de inteligencia artificial lo resolverá de alguna manera. Como ese maestro de la motivación, Anthony Robbins, solía decir: “Haga buenas preguntas si desea obtener buenas respuestas”. Asegúrese de que sus datos le den al motor la oportunidad de hacer buenas preguntas.
