Mô hình hộp đen là gì? Định nghĩa, Công dụng và Ví dụ
Trong khoa học, máy tính và kỹ thuật, hộp đen là một thiết bị, hệ thống hoặc đối tượng tạo ra thông tin hữu ích mà không tiết lộ bất kỳ thông tin nào về hoạt động bên trong của nó. Nhữ
Mô hình hộp đen là gì? Định nghĩa, Công dụng và Ví dụ
Trong khoa học, máy tính và kỹ thuật, hộp đen là một thiết bị, hệ thống hoặc đối tượng tạo ra thông tin hữu ích mà không tiết lộ bất kỳ thông tin nào về hoạt động bên trong của nó. Những lời giải thích cho kết luận của nó vẫn không rõ ràng hoặc “đen”.
Các nhà phân tích tài chính, quản lý quỹ phòng hộ và nhà đầu tư có thể sử dụng phần mềm dựa trên mô hình hộp đen để chuyển đổi dữ liệu thành chiến lược đầu tư hữu ích.
Những tiến bộ về sức mạnh tính toán, trí tuệ nhân tạo và khả năng máy học đang tạo ra sự phổ biến của các mô hình hộp đen trong nhiều ngành nghề và đang làm tăng thêm sự huyền bí xung quanh chúng.
Mô hình hộp đen được những người dùng tiềm năng trong nhiều ngành nghề để mắt cảnh giác. Như một bác sĩ đã viết trong một bài báo về việc sử dụng chúng trong khoa tim mạch: “Hộp đen là cách viết tắt của các mô hình đủ phức tạp để con người không thể hiểu được một cách đơn giản.”
Tìm hiểu Mô hình Hộp đen
Nhiều thứ có thể được mô tả dưới dạng hộp đen: bóng bán dẫn, thuật toán và thậm chí cả bộ não con người.
Đối lập với hộp đen là một hệ thống bao gồm các hoạt động bên trong luôn sẵn sàng để kiểm tra. Cái này thường được gọi là hộp màu trắng, mặc dù đôi khi nó được gọi là hộp trong suốt hoặc hộp thủy tinh.
Mô hình hộp đen trong tài chính
Trong thị trường tài chính, việc sử dụng ngày càng nhiều các phương pháp hộp đen gây ra một số lo ngại.
Mô hình hộp đen vốn dĩ không có rủi ro, nhưng nó đặt ra một số câu hỏi về quản trị và đạo đức.
Các cố vấn đầu tư sử dụng phương pháp hộp đen có thể che giấu rủi ro thực sự của tài sản mà họ đề xuất dưới chiêu bài bảo vệ độc quyền công nghệ. Điều đó khiến cả nhà đầu tư và cơ quan quản lý không có cơ sở để đánh giá chính xác rủi ro đang xảy ra.
Những lợi ích của phương pháp hộp đen có bù đắp được những nhược điểm không? Ý kiến khác nhau.
Việc sử dụng các mô hình hộp đen để phân tích các khoản đầu tư đã trở nên lỗi thời trong những năm qua, thường tùy thuộc vào việc thị trường tài chính lên hay xuống.
Trong các đợt biến động trên thị trường tài chính, các chiến lược hộp đen được chọn ra vì bản chất có khả năng phá hoại của chúng. Mức độ rủi ro đang được thực hiện có thể không rõ ràng cho đến khi những tổn thất nghiêm trọng bộc lộ chúng.
Những tiến bộ về sức mạnh tính toán, ứng dụng dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo và khả năng học máy đang làm tăng mức sử dụng và thêm vào sự huyền bí xung quanh các mô hình hộp đen sử dụng các phương pháp định lượng phức tạp.
Các quỹ phòng hộ và một số nhà quản lý đầu tư lớn nhất thế giới hiện nay thường xuyên sử dụng các mô hình hộp đen để quản lý các chiến lược đầu tư của họ.
Việc sử dụng mô hình hộp đen trong tâm lý học có thể bắt nguồn từ B.F. Skinner, cha đẻ của trường phái chủ nghĩa hành vi. Skinner lập luận rằng các nhà tâm lý học nên nghiên cứu các phản ứng của bộ não chứ không phải các quá trình của nó.
Đã có một số trường hợp đáng chú ý bao gồm các khoản lỗ cực lớn trong danh mục đầu tư dành cho các chiến lược hộp đen. Chiến lược hộp đen không phải là nguyên nhân gây ra những sự kiện này. Tuy nhiên, các nhà đầu tư phụ thuộc vào những chiến lược đó phải chịu đựng chúng. cũng như nhiều nhà đầu tư khác đã bị cuốn vào cơn bão.
Những sự kiện này bao gồm:
Mô hình hộp đen trong điện toán
Các kỹ thuật máy học đã góp phần to lớn vào sự phát triển và độ phức tạp của các mô hình hộp đen có liên quan mật thiết với nhau, đặc biệt liên quan đến máy học.
Trên thực tế, người ta đã lập luận rằng hoạt động của các mô hình dự đoán hộp đen được tạo ra từ các thuật toán có thể trở nên phức tạp đến mức không con người nào có thể xử lý tất cả các biến liên quan đến việc đưa ra dự đoán.
Mô hình hộp đen trong kỹ thuật
Mô hình hộp đen được sử dụng trong kỹ thuật để xây dựng các mô hình dự đoán tồn tại trong mã máy tính chứ không phải ở dạng vật lý.
Sau đó, các biến có thể được quan sát, phân tích, thử nghiệm và sửa đổi mà không cần thực hiện quy trình xây dựng chúng trong thế giới thực tốn kém và tốn thời gian.
Mô hình hộp đen trong tài chính là gì?
Mô hình hộp đen được thiết kế để sử dụng trong thị trường tài chính là một chương trình phần mềm phân tích dữ liệu thị trường và đưa ra chiến lược mua và bán dựa trên phân tích đó.
Người sử dụng hộp đen có thể hiểu kết quả nhưng không thể thấy logic đằng sau chúng. Khi các kỹ thuật máy học được sử dụng trong quá trình xây dựng mô hình, đầu vào trên thực tế quá phức tạp để bộ não con người có thể diễn giải.
Giao dịch hộp đen có hợp pháp không?
BlackBoxStocks là tên của một nền tảng giao dịch dựa trên internet dành cho các nhà giao dịch cổ phiếu và quyền chọn. Công ty cho biết họ sử dụng “‘công nghệ dự đoán’ được tăng cường bởi trí tuệ nhân tạo” để xác định những thay đổi nhanh chóng về giá mà các nhà giao dịch hàng ngày có thể khai thác.
Được thành lập vào năm 2016, BlackBoxStocks được niêm yết trên NASDAQ với ký hiệu BLBX.
Trang web Day Trader Review gọi đó là “một giá trị cực kỳ tốt”.
Một bài đánh giá trên The Stock Dork gọi đó là “giao dịch thực sự và là một trong những hệ thống quét thị trường tốt nhất hiện có”.
Lưu ý rằng các bài đánh giá đang đánh giá BlackBoxStocks như một nền tảng giao dịch tiêu dùng. Họ không đưa ra kết luận về mức độ chính xác của các dự đoán.
Mô hình hộp đen về hành vi của người tiêu dùng là gì?
Mô hình hộp đen về hành vi của người tiêu dùng được rút ra từ lĩnh vực học thuật của tâm lý học hành vi.
Các nhà tâm lý học hành vi xem bộ não con người như một chiếc hộp đen. Tâm trí con người phản ứng với các kích thích. Để thay đổi hành vi, các tác nhân kích thích phải được thay đổi, chứ không phải tâm trí phản ứng với các tác nhân kích thích.
Lý thuyết này đã được các nhà tiếp thị áp dụng như một cách để phân tích quá trình ra quyết định của người tiêu dùng. Phân tích cố gắng hiểu và tác động đến quyết định mua hàng bằng cách quan sát phản ứng của người tiêu dùng đối với các tác nhân kích thích nhất định.
Mô hình hộp đen so với mô hình hộp trắng là gì?
Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, mô hình hộp đen sử dụng thuật toán máy học để đưa ra dự đoán trong khi lời giải thích cho dự đoán đó vẫn không thể biết và không thể theo dõi được.
Mô hình hộp trắng cố gắng kết hợp các hạn chế giúp quá trình máy học minh bạch hơn.
Tính minh bạch hay “có thể diễn giải được” có thể là mục tiêu đạo đức và pháp lý trong các mô hình được sử dụng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, ngân hàng hoặc bảo hiểm, trong số các ngành khác.
Điểm mấu chốt
Các mô hình hộp đen ngày càng được sử dụng nhiều hơn để tạo phần mềm không chỉ cho các ứng dụng trong thế giới đầu tư mà còn được sử dụng trong y tế, ngân hàng, kỹ thuật và các lĩnh vực khác.
Mô hình hộp đen đang phát triển song song với khả năng máy học và cả hai đều đang gia tăng mức độ phức tạp của quy trình.
Trên thực tế, chúng đang trở nên mờ đục hơn. Tức là chúng ta đang dựa vào kết quả của họ mà không hiểu những kết quả đó được tạo ra như thế nào.
Trực tiếp khoa học. “Mở hộp đen: Lời hứa và hạn chế của việc học máy có thể giải thích được trong tim mạch.”
Hiệp hội phát triển tài năng. “Tại sao bộ não Vẫn là Hộp đen và phải làm gì với nó.”
Tạp chí Khoa học Dữ liệu Harvard. “Tại sao chúng ta sử dụng các mô hình hộp đen trong AI khi không cần thiết?“< /p>
Mô phỏng trực tiếp. “Giới thiệu về lập mô hình hộp đen trong công nghiệp chế biến.”< /p>
Đánh giá nhà giao dịch trong ngày. “Đánh giá Hộp đen Cổ phiếu: Nền tảng Giao dịch này Xếp hạng như thế nào?“
The Stock Dork. “Đánh giá BlackStockStocks 2022: Công cụ sàng lọc cổ phiếu tốt nhất?“
Hiệp hội phát triển tài năng. “Tại sao bộ não Vẫn là Hộp đen và phải làm gì với nó.”
Khoa học. “Giới thiệu về White Box AI: Khái niệm về khả năng diễn giải .”
Đầu tư tự động
Thị trường chứng khoán
Chiến lược
Tập podcast
Phân tích định lượng
Quản lý tài sản
Mô hình hộp đen là gì? Định nghĩa, Công dụng và Ví dụ
Trong khoa học, máy tính và kỹ thuật, hộp đen là một thiết bị, hệ thống hoặc đối tượng tạo ra thông tin hữu ích mà không tiết lộ bất kỳ thông tin nào về hoạt động bên trong của nó. Nhữ
