この記事は、InvestorPlace ダイジェスト ニュースレターからの抜粋です。このようなニュースを受信箱に直接配信するには、ここをクリックしてください。 1676 年、ドイツの数学者ゴットフリート ヴィルヘルム ライプニッツは、現代工学からすべての高校生の悪い夢に至るまで、あらゆるものに見られる微積分の一部である連鎖則の既知の表記法を初めて作成しました。 （私は今でも確率計算に関する悪夢を見ます。）しかし、当時の天才であるライプニッツですら、自分の発見がこれほど重大なものになるとは想像もできなかったでしょう。連鎖律はエンジニアリングで使用されるだけではありません。それは現在、機械学習の本質を支えています。それは、人工知能モデルがバックプロパゲーションとして知られる連鎖ルールの修正版を使用して間違いから「学習」するためです。ここでは、予測エラーを取得してニューラル ネットワークにフィードバックし、より適切な予測を行う方法をシステムに教えます。最終的には、一部のモデルは非常に優れたものになり、感覚を持った音になることさえあります。同じ手法が現在、InvestorPlace.com 独自の MarketMaster AI など、ほとんどの銘柄選択システムを支えています。これは長期にわたって市場に勝つために設計された一連のニューラル ネットワークです。
