Finansal sektör, derin öğrenme modellerinin teknoloji yığınına entegre edilmesiyle hızla ilerleyen veri analitiği alanında yeni bir döneme girmiş bulunmakta. SEC (ABD Menkul Kıymetler ve Borsa Komisyonu) Başkanı <a fr-original-style="" href="https://www.axios.com/2023/08/12/artificial-intelligent-stock-market-algorithms" rel="noopener noreferrer" style="color: rgb(9, 9, 9); text-decoration: none; background-color: transparent; outline: none; cursor: pointer; transition: color 0.3s ease 0s; touch-action: manipulation; user-select: auto; box-sizing: border-box;" target="_blank">Gary Gensler'in açıklamasına göre</a>; gelecekteki finansal krizlerin merkezinde yapay zeka olacak ve düzenleyiciler bu konuda adım adım atma yetisine sahip olamayacak.Detaylar:&nbsp;<a fr-original-style="" href="https://deliverypdf.ssrn.com/delivery.php?ID=453008124007088111025023068119101095010004047008095070123094074111004016110001075095058027059104015116012005115011024003073118058011008018002066107029106122013119108018010087029008091105001108112120000027091075073092085116029112079106087069117120100005&EXT=pdf&INDEX=TRUE" rel="noopener noreferrer" style="color: rgb(9, 9, 9); text-decoration: none; background-color: transparent; outline: none; cursor: pointer; transition: color 0.3s ease 0s; touch-action: manipulation; user-select: auto; box-sizing: border-box;" target="_blank">Gensler'ın yorumu</a>, derin öğrenmenin sistemik riskleri artırma olasılığının yüksek olduğu yönünde, konunun geniş çaplı benimsenmesi zaman içinde birlik, bağlantılılık ve düzenleyici boşlukları artırabilir.<ul fr-original-style="padding-inline-start: 20px;" style="padding-inline-start: 20px; margin-top: 0px; margin-bottom: 1em; list-style-position: inside; box-sizing: border-box;"><li fr-original-style="" style="box-sizing: border-box;">Derin öğrenme&nbsp;kavramı, çok katmanlı yapay sinir ağları aracılığıyla veri analizi ve desen tanıma yaparak karmaşık görevleri otomatik olarak gerçekleştiren bir makine öğrenme yaklaşımı olarak tanımlanabilir.</li></ul>Dahası:&nbsp;Finansal piyasalardaki en büyük risk, yapay zeka destekli kara kutu ticaret algoritmalarının kontrolden çıkması ve hepsinin aynı şeyi aynı anda satması sonucu piyasalarda çöküşe neden olması. Modellerin ne zaman alım satım yapacaklarını belirleyen kurallar insanlar için "bulanık" olduğu ve önceden –hatta geriye dönük olarak da– bilinmediği için, böyle bir çöküşü önlemek düzenleyiciler için çok zor olur.<ul fr-original-style="padding-inline-start: 20px;" style="padding-inline-start: 20px; margin-top: 0px; margin-bottom: 1em; list-style-position: inside; box-sizing: border-box;"><li fr-original-style="" style="box-sizing: border-box;">Söz konusu kara kutu&nbsp;tanımı, yapay zeka modellerinin nasıl kararlar aldığını anlamakta güçlük çekme durumunu ifade ediyor. Bu modeller, iç işleyişlerini açıklamada zorluklar sunuyor, bu da kararların neye dayandırıldığını tam olarak anlamayı zorlaştırıyor.</li></ul>Çözüm olarak:&nbsp;Finansal kurum ve düzenleyicilerin, derin öğrenme kullanırken daha fazla sermaye tutma veya sonuçları daha açıklanabilir eski modelle karşılaştırma gibi düzenlemeler getirmesi gerekebilir.

Pareto

Bu riskler nasıl öngörülebilir ve düzenlenebilir?

Derin öğrenme finansal riskleri artırır mı?

ABD Hastalık Kontrol ve Önleme Merkezi’ne (CDC) göre Covid-19 vakalarının %40’ı hiçbir semptom göstermiyor. Uzmanlar, semptom göstermeyen vakaların hastalığın farkında olmayarak günlük rutinlerine devam etikleri için virüsün yayılmasını hızlandırdığını belirtiyor. MIT araştırmacıları, eylül ayında tam da bu noktada etkili olabilecek bir araştırma yayımladılar. Araştırmanın sonuçlarına göre geliştirilen yapay sinir ağları asemptomatik vakaların Covid-19 taşıyıcısı olduğunu sadece öksürük sesine dayanarak teşhis edebiliyor.<ul><li>Arka plan: Bu araştırmanın başlangıcı pandemi öncesine dayanıyor. Araştırma grubu, pandemi öncesinde ses tellerinde bozulma gibi belirtileri de olan Alzheimer hastalığının teşhisi üzerine bir çalışma yürütüyordu. Ekip, bu çalışma kapsamında duygu durumlarını ayırt eden, ses tellerinin gücünü sınıflandıran ve öksürük analiziyle akciğer performansındaki değişiklikleri tespit eden üç ayrı yapay sinir ağı eğitti. Son olarak ise bu üç modeli birleştirerek bir algoritma geliştirdiler ve Alzheimer tespitinde var olan modellerden daha iyi bir sonuç elde ettiler. &nbsp;</li><li>Neler oluyor? Pandemi başlangıcıyla birlikte ekip Alzheimer tespiti için kurdukları modeli Covid-19’a uyarlamak için çalışmalara başladı. Öncelikle kurdukları internet sitesi üzerinden yaklaşık 2 bin 500’ü Covid-19 tanılı olmak üzere 70 bini aşkın katılımcıdan öksürük kaydı topladılar ve bu kayıtları modellerini eğitmek için kullandılar. Test sonuçları ise şaşırtıcı derecede başarılıydı. Model, asemptomatik öksürüklerin tamamı dâhil olmak üzere Covid-19 olduğu doğrulanan kişilere ait öksürüklerin %98,5’ini doğru bir şekilde <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://link.apostonews.com/click?uri=aHR0cHM6Ly9saW5rLmFwb3N0b25ld3MuY29tL2NsaWNrP3N0b3J5PTVmYWMxNjE5MGNkZmZhMDAwYjI3MzM5OCZ1c2VyPTVmMjk2ZWM2YjA3MjNjMDAwNzcwYmI4MSZhdXRob3I9NWZhYzExNDljZTRiMjIwMDA5YjFhNmVmJnVybD1odHRwcyUyNTNBJTI1MkYlMjUyRm5ld3MubWl0LmVkdSUyNTJGMjAyMCUyNTJGY292aWQtMTktY291Z2gtY2VsbHBob25lLWRldGVjdGlvbi0xMDI5"""">tanımladı.</a> Araştırma ekibine göre bu başarının sebebi Covid-19’a yakalanan bireylerin asemptomatik olsalar dahi ses üretme biçimlerinin değişiyor oluşu. Ancak PCR testlerinin bile bu kadar doğru sonuç veremediğini işaret ederek araştırmanın sonuçlarına şüpheyle yaklaşan uzmanlar da mevcut. Ekip ise oluşturdukları yapay zekâ modelinin asıl amacının asemptomatik vakaları tespit etmek olduğunu, modelin semptom gösteren hastaların ses tellerindeki değişimin kaynağının Covid-19 mu yoksa grip mi olduğunu tespit edemeyebileceğine dikkat çekiyor. &nbsp;</li><li>Bir adım ileri: Araştırma grubunun planı Amerikan Gıda ve İlaç Dairesi’nden (FDA) onay alarak yaptıkları bu çalışmayı günlük hayatta kullanabileceğimiz bir uygulamaya dönüştürmek. Bu sayede semptom göstermesek de günlük olarak Covid-19 taşıyıcısı olup olmadığımızı test edebileceğiz. Araştırma ekibinden Brian Subirana, bu sayede pandeminin yayılma hızını azaltabileceğimizi öngörüyor. &nbsp;</li><li>Geniş perspektif: Yapılan araştırma ilk bakışta çok şaşırtıcı gözükse de, aslında günümüzde sağlık alanında alışmaya başladığımız bir çalışma pratiği. Yapay zekâ modelleri, tanı koymadan yeni ilaçların geliştirilmesine kadar pek çok alanda sağlık sektöründeki değişime öncülük ediyor.</li></ul>

Quando

Massachusetts Teknoloji Enstitüsü (MIT) araştırmacıları, geliştirdikleri bir yapay zekâ modeliyle öksürük sesinden asemptomatik Covid-19 vakalarını tespit edebildiklerini açıkladı.

yapay sinir ağ ile ilgili hikayeler