5 STAR AI.IO

TOOLS

FOR YOUR BUSINESS

HELLO & WELCOME TO THE

5 STAR AI.IO

TOOLS

FOR YOUR BUSINESS

CindiCator


Generate  Your First Professional 

AI CindiCator PROJECT & Get Your

BUSINESS 2 Another  Level.

I Gave This AI $30,000 To Invest For 3 Months


I Gave This AI $30,000 To Invest For 3 Months


How To Setup CindicatorBot



Taking YOUR Existing BUSINESS

With AI IoT

What is Cindicator?

Cindicator fuses together machine learning and market analysis for asset management and financial analytics. The Cindicator team dubs this human/machine predictive model Hybrid Intelligence, as it combines artificial intelligence with the opinions of human analysts “for the efficient management of investors’ capital in traditional financial and cryptomarkets.”

Cindicator’s ecosystem consists of over 50,000 financial analysts with expertise that span across currency, stock, and cryptocurrency markets. These analysts are asked questions through the project’s platform, and their answers are weighted and evaluated using machine learning. The AI then formulates market analysis which members of the Cindicator community can then benefit from through a variety of trading tools.

Community members and forecasters manage their operations using the platform’s app, and the Cindicator company manages asset pooling and funds to compensate its contributors fairly. The company had its ICO in September, which excluded US investors due to regulatory reasons, but its app has been live since 2015.

Currently, Cindicator’s model is only used for market trends and predictions, but as the project’s whitepaper outlines, it has theoretical applications for scientific analytics, corporate and business solutions, and political event predictions.

Now that you’re primed with the bare-bones info, let’s pack on some meat.

How it Works

As we briefly reviewed above, Cindicator’s model consists of two main components: human analysis and artificial intelligence. Taken together, Cindicator’s artificial intelligence processes analysts’ predictions to provide its users with more precise event forecasts. In essence, its Hybrid Intelligence looks to harness the intellectual power of man with the computing power of machine learning to deliver more accurate market analytics.  

Thus, we may look at Cindicator’s ecosystem as having a trifold structure. Professional analysts provide the groundwork of this ecosystem, artificial intelligence builds a robust product on top of this groundwork, and Cindicator token holders (the community at large) benefit from this work by using the final product.


Part 1: Man

Cindicator’s platform boasts a decentralized community of roughly 52,000 professional and non-professional analysts. These analysts comprise the backbone of Cindicator’s anatomy, without whom the entire body could not function. 

Under Cindicator’s system, analysts monetize their intellectual efforts, market analysis, and financial predictions by contributing to the ecosystem. The team dubs this layer of the ecosystem the Collective Intelligence Platform. This platform draws predictions from diverse viewpoints to mitigate subjective or biased forecasts and generic group-think.

In order to collect responses, Cindicator’s app produces a series of daily questions for its analysts. Each analyst is asked questions based on their area of interest/expertise. For example, if you’re a stockbroker using


 Cindicator, you may see questions like “What will the S&P 500’s price be at the end of the week?” or “Will Netflix’s stock fall below $250 before reaching $255?”. If you’re an active cryptocurrency trader, however, you may get questions like “Will Ethereum’s price fall or rise 10% over the next two days?” or “Will Stellar Lumens enter the top 5 currencies by market cap by the end of the month?”.

Analysts in the Collective Intelligence platform are incentivized to provide their most thought-out, accurate forecasts because correct answers can be rewarded.  Ratings can increase or decrease based on prediction accuracy, and all ratings are finalized on a monthly basis. At the end of each month, a cash prize from Cindicator’s funding pool is doled out between the highest rated forecasters of that month. Ratings are then reset going into the next month to place all analysts on an equal competitive footing.

Part 2: Machine

Artificial intelligence processes predictions from the Collective Intelligence Platform. Machine learning (ML) then runs this raw data alongside general market data into thousands of models to more precisely forecast the movements of financial markets.  

To do so, the AI measures what’s called the confidence weight of each analyst. This measurement is taken from the collective accuracy and track record of an analyst’s predictions, the profit or loss margin from each forecasted “trade,” and a predictive model that compares prediction likelihood compared to other forecasters. The platform’s machine learning is also dynamic and constantly evolving its models to make the best use of the raw data it collects. This includes testing multiple trading strategies and hypotheses, as well as constantly testing various models to adapt to the ever-changing market.

Essentially, the models that Cindicator’s ML and AI produce can be divided into two categories: superforecasting models and the wisdom of the crowd model.

With the former, Cindicator combines forecasters and their predictions into clusters. To formulate these clusters, the AI groups forecasters based on predictive similarities (e.g. bullish predictions vs. bearish predictions, those who use fundamental analysis vs. those who use technical analysis, etc.). The AI also looks at behavioral patterns in these groups, such as how often an analyst make a mistake or how s/he reacts to a change in market trends.

For the wisdom of the crowd model, Cindicator builds various models using the predictions of all forecasters. This conglomerate analysis is factored into a real-time analysis of market trends, and the robustness of each model is validated via their success rates to weed out the accurate from the inaccurate.

Part 3: The Community

After Cindicator’s AI processes the raw data into its machine learning models, Cindicator token holders can take advantage of the fruits of the Hybrid Intelligence’s labor.

Depending on how many Cindicator tokens a community member holds, s/he can access the platform’s analytical products, indicators, trading signals, and rating system. This includes probability indicators for market events, market indices, market analysis, and trading resources like bots and APIs.

Some concrete examples of these services include the Cindicator Bot 1.0 and the Cryptometer Bot 2.0. These bots provide their users with real-time trading indicators, time-sensitive market alerts, and asset ranking among other benefits

Token holders are able to access more complex services based on their stake in Cindicator via the CND token. Token holders pay a performance fee relative to the success of Cindicator’s predictive analysis. These fees are then allocated to funding pools that go towards the payment of the Collective Intelligence Platform’s forecasters. Additionally, these pools are replenished from the company’s investment portfolio based on its machine learning models as well as user payments for specific trading tools and analytics.

[thrive_leads id=‘5219’]

Cindicator Markets

Coming out of its ICO in September, Cindicator had a relatively tame market birth, bouncing between $0.01-$0.02 for the majority of Q4 2017. It took a beating in January during the New Year correction, falling to $0.05 from an all-time high of $0.20 on January 7th.


It bounced back quickly, though, and it’s sitting at a comfortable $0.23 at the time of this writing after touching a new all-time high of $0.33.  This price spike has the asset encroaching on the top 70 after breaking into the top 100 just last week.

Where to Buy, Where to Store

Cindicator currently trades on Binance, HitBTC, and Mercatox for BTC and ETH, though Binance accounts for more than 96% of the total trading volume (78.13% for BTC and 18.41% for ETH).

The coin is an ERC20 token, so any ERC20 compatible wallet ought to have you covered, such as MyEtherWallet, Meta Mask, or Parity. If you have a Ledger Nano S or a Trezor, those work too, and we recommend these as the safest storage option.

[thrive_leads id=’5219′]

Final Thoughts

By and large, Cindicator is one of the few unique projects in the crypto-sphere to date. There isn’t much like it, and its Hybrid Intelligence model is so novel that it’s surprising it hasn’t gotten more exposure in the community.

What’s more, the project isn’t vapourware–you can start using its platform today if you want. Cindicator’s app has been live since 2015, and community members are actively capitalizing on its market analytics and trading bots.  

The team published an updated roadmap on their Medium blog at the end of December, and 2018 will come with an expansion of its trading tools and products, along with a revamped marketing campaign.

Cindicator is trying to streamline a $50bln industry in market data services and analytics.  They have a working product and plans to improve this product. As cryptocurrency trading continues to mature, expect Cindicator to mature with it.  Financial promises aside, it’s an innovative project, and it’s always refreshing to find something so interesting in a space that, at times, can reek of redundancy.

Find This Post in The Link Below

https://coincentral.com/cindicator-beginners-guide/https://coincentral.com/cindicator-beginners-guide/https://coincentral.com/cindicator-beginners-guide/

https://coincentral.com/cindicator-beginners-guide/

Andrew Tate being a Genius in Money for 13 minutes straight



https://twitter.com/Cindicator

Cindicator

@Cindicator

We utilize AI, machine learning, and wisdom of the crowd to design elegant, automated crypto trading solutions. Flagship product - @stoic_ai


I Invested $1000 In Stoic and Left It For 365 days



Pricing Plans

Blog CindiCator - ARTICAL

Meta Long Only Strategy is Live inside Stoic AI

Time to celebrate as our cutting-edge team at Cindicator releases the latest, groundbreaking strategy for the Stoic AI app, Meta Long Only. We are excited for the opportunity of presenting Stoicians with an esteemed trading solution to help elevate portfolios around the globe in 2023 and beyond.

This article will provide investors with a baseline understanding of what the strategy is, how it works, and how to best get started.

If at the end you still have questions, feel free to reach out to support@cindicator.com to submit a query, or join our Telegram chat for further information.

Let’s dive right in.

What is Meta Long Only strategy?

Meta Long Only is a dynamic portfolio strategy that swiftly adjusts sub-strategy weights in order to favor top performers in volatile markets. The strategy fully adapts exposure to Bitcoin and altcoins based on various market conditions with the goal of optimizing returns.

Meta Long Only has been percolating on the burner like a fresh pot of coffee, as the sub-strategies stack has been in use for a long time by our existing Meta strategy. As of today, those strategies are now live inside of Stoic AI for Binance Global users to take advantage of added BTC exposure.

How does Meta Long Only work?

Meta Long Only is an auto tuned portfolio strategy that leverages a dozen long-only sub-strategies simultaneously. This unique mechanism is put in place to rigorously outperform the crypto market's price development over time.

Meta Long Only holds over 100+ sub-strategies in its arsenal, incorporating diverse ideas based on years of quantitative research. Each particular sub-strategy is assigned weights based on actual performance, which is also known as rebalancing.

Here is how rebalancing works inside of Meta Long Only:

The maximum exposure to a single asset is limited within the portfolio. For example, the maximum allocation to Bitcoin is set at 75% of the portfolio, while, for any other asset, the limit is set at 30%.

What makes Meta Long Only so great?

To put it plainly, the performance beats all popular benchmarks, even with a high BTC share. When our company releases a new strategy, it is because we are confident that it will benefit our members.

The following chart displays metrics from January 2021, through June of 2023. Meta Long Only is the strategy marked in purple and is outperforming the most popular crypto indexes: Top 10 equal-weighted and Top 30 capital-weighted.

The Top 10 equal-weighted index is where the 10 largest tokens by market cap all get equal 10% share. The top 30 capital-weighted index is where the 30 largest tokens by market cap receive share size proportional to how large their market cap is.

As mentioned earlier, Meta Long Only continually sifts through dozens of sub-strategies and quickly adjusts the weights to favor the top-performing assets in the current market environment. The strategy can possess significant exposure to BTC based on market conditions if deemed necessary.

The chart below displays how Meta Long Only changes its allocation between Bitcoin and altcoins. The strategy increases the portfolio's share in BTC (purple line) during times when Bitcoin market dominance (light green line) starts to increase.

For example, at the beginning of this year and in March, when Bitcoin was outperforming the market due to the US banking crisis, Meta Long Only reflected this and allocated more weight to Bitcoin. Thanks to this algorithm, the strategy adapts to different market environments

Meta Long Only can obtain significant exposure to altcoins based on market conditions, if necessary. The enormous pool of sub-strategies used by Meta Long Only is constantly under heavy evaluation. For example, underperforming strategies are removed from the list, while newly developed ones deemed beneficial are added.

Clients receive an auto tuned portfolio that does not require constant monitoring of news and market fluctuations, eliminating the stress and headache that comes with manual trading. In addition, Meta Long Only strictly uses Spot trading accounts, no Futures trading required.

Meta Long Only Prerequisites

In order to use Meta Long Only, 2 simple prerequisites need to be fulfilled:

In order to opt-in to Meta Long Only, Stoic members will need an active Binance Global account. Coinbase's high trading fees would not be profitable for Meta Long Only due to its high turnover, while Binance US lacks the necessary liquidity required for the strategy.

Meta Long Only effectively trades starting from a portfolio with a minimum of $1000. Any amount less than $1000 will not allow the strategy to perform efficiently, resulting in poor progress.

Let’s get started!

Who’s ready to get started with Meta Long Only? Follow these simple steps to success:

Please read on for frequently asked questions regarding Meta Long Only

Meta Long Only FAQs

Who is best suited for Meta Long Only?
Meta Long Only is suitable for investors seeking superior exposure to the entire crypto market long term and those prepared to weather market volatility.

When is the optimal time to use this strategy?
The strategy tracks the overall price movement of the crypto market, outperforming benchmarks through intelligent weight rebalancing across multiple sub-strategies. Optimal investment time occurs during market corrections.

Is the current version of Long Only no longer effective?
No, the current version of Long Only is still functioning as intended, aiming to outperform other altcoin indexes in terms of growth. However, in the current market, it may not perform as effectively as indexes that have exposure to BTC, due to the evolving narrative and lack of BTC exposure.

How much money do I need to invest?
The minimum requirement for Meta Long Only is $1000. No maximum limit, feel free to fund your Binance Global account with as much as you like over the $1000 mark.

Why would investors choose Meta Long Only over the original Long Only strategy?
During our assessment of Stoic Long Only's performance compared to other benchmarks, we adopted an objective perspective.

While Long Only was initially on track to outperform its benchmark, our analysis reveals that since March, the strategy has underperformed benchmarks that have a substantial allocation to Bitcoin. Thus, we decided to pivot our product and offer an alternative strategy with added allocation to BTC.

The original Long Only strategy is an uptrend king that possesses superior results during altseasons with the innate ability to outperform Meta Long Only.

Is Stoic’s Meta Long Only strategy secure?
We take security very seriously. The app does not have the ability to withdraw funds out of the account and can only execute trades on your behalf. Our team of security specialists enforce the company’s zero trust principles, risk management compliance, and systematic checks to provide a secure environment trusted by thousands of happy clients.

What should I do after Meta Long Only is connected with my Binance Global account?
No further action is necessary. Allow the app to do all the heavy lifting to fully manage your portfolio. Feel free to check in occasionally to view the performance inside your account. Please do not manually place any trades within your connected Binance Global account. Only manage Stoic from inside of the Stoic app.

Further questions?
Feel free to reach out to support@cindicator.com to submit a query, or join our Telegram chat to join in the lively conversations happening 24/7 around the globe.


Related articles

Stoic AI: Unlocking the Power of Stoicism in Crypto Trading
Unveiling Potential Issues That AI Will Cause: A Critical Examination
The Long-Term Prospects of Cryptocurrency: A Paradigm Shift or Passing Fad?

Who is Cindicator?

Cindicator is a world-wide team of individuals with expertise in math, data science, quant trading, and finances, working together with one collective mind. Founded in 2015, Cindicator builds predictive analytics by merging collective intelligence and machine learning models. Stoic AI is the company’s flagship product that offers automated trading strategies for cryptocurrency investors. Join us on Telegram or Twitter to stay in touch.

Disclaimer

Information in the article does not, nor does it purport to, constitute any form of professional investment advice, recommendation, or independent analysis.


CindiCator


Regenerative Finance 101: A Guide to Crypto’s ReFi Movement


BONUS VIDEO

Andrew Tate being a Genius in Money for 13 minutes straight


ALL 5 STAR AI.IO PAGE STUDY

How AI & IoT Are Creating An Impact On Industries Today


Our  NEW Site  OFFERS FREE LINKS & FREE STUDIES To SITES With  5-STAR Artificial  Intelligence TOOLS That Will HELP YOU Run YOUR BUSINESS Quickly & Efficiently & Increase YOUR SALES 

Hello and welcome to our new site that shares with you the most powerful web platforms and tools available on the web today

All platforms, websites and tools have artificial intelligence AI and have a 5-star rating

All platforms, websites and tools are free and Pro paid

The platforms, websites and the tool's  are the best  for growing your business in 2022/3

שלום וברוכים הבאים לאתר החדש שלנו המשתף אתכם בפלטפורמות האינטרנט והכלים החזקים ביותר הקיימים היום ברשת. כל הפלטפורמות, האתרים והכלים הם בעלי בינה מלאכותית AI ובעלי דירוג של 5 כוכבים. כל הפלטפורמות, האתרים והכלים חינמיים ומקצועיים בתשלום הפלטפורמות, האתרים והכלים באתר זה הם הטובים ביותר  והמועילים ביותר להצמחת ולהגדלת העסק שלך ב-2022/3 

A Guide for AI-Enhancing YOUR Existing Business Application


A guide to improving your existing business application of artificial intelligence

מדריך לשיפור היישום העסקי הקיים שלך בינה מלאכותית

What is Artificial Intelligence and how does it work? What are the 3 types of AI?

What is Artificial Intelligence and how does it work? What are the 3 types of AI? The 3 types of AI are: General AI: AI that can perform all of the intellectual tasks a human can. Currently, no form of AI can think abstractly or develop creative ideas in the same ways as humans.  Narrow AI: Narrow AI commonly includes visual recognition and natural language processing (NLP) technologies. It is a powerful tool for completing routine jobs based on common knowledge, such as playing music on demand via a voice-enabled device.  Broad AI: Broad AI typically relies on exclusive data sets associated with the business in question. It is generally considered the most useful AI category for a business. Business leaders will integrate a broad AI solution with a specific business process where enterprise-specific knowledge is required.  How can artificial intelligence be used in business? AI is providing new ways for humans to engage with machines, transitioning personnel from pure digital experiences to human-like natural interactions. This is called cognitive engagement.  AI is augmenting and improving how humans absorb and process information, often in real-time. This is called cognitive insights and knowledge management. Beyond process automation, AI is facilitating knowledge-intensive business decisions, mimicking complex human intelligence. This is called cognitive automation.  What are the different artificial intelligence technologies in business? Machine learning, deep learning, robotics, computer vision, cognitive computing, artificial general intelligence, natural language processing, and knowledge reasoning are some of the most common business applications of AI.  What is the difference between artificial intelligence and machine learning and deep learning? Artificial intelligence (AI) applies advanced analysis and logic-based techniques, including machine learning, to interpret events, support and automate decisions, and take actions.  Machine learning is an application of artificial intelligence (AI) that provides systems the ability to automatically learn and improve from experience without being explicitly programmed.  Deep learning is a subset of machine learning in artificial intelligence (AI) that has networks capable of learning unsupervised from data that is unstructured or unlabeled.  What are the current and future capabilities of artificial intelligence? Current capabilities of AI include examples such as personal assistants (Siri, Alexa, Google Home), smart cars (Tesla), behavioral adaptation to improve the emotional intelligence of customer support representatives, using machine learning and predictive algorithms to improve the customer’s experience, transactional AI like that of Amazon, personalized content recommendations (Netflix), voice control, and learning thermostats.  Future capabilities of AI might probably include fully autonomous cars, precision farming, future air traffic controllers, future classrooms with ambient informatics, urban systems, smart cities and so on.  To know more about the scope of artificial intelligence in your business, please connect with our expert.

מהי בינה מלאכותית וכיצד היא פועלת? מהם 3 סוגי הבינה המלאכותית?

מהי בינה מלאכותית וכיצד היא פועלת? מהם 3 סוגי הבינה המלאכותית? שלושת סוגי הבינה המלאכותית הם: בינה מלאכותית כללית: בינה מלאכותית שיכולה לבצע את כל המשימות האינטלקטואליות שאדם יכול. נכון לעכשיו, שום צורה של AI לא יכולה לחשוב בצורה מופשטת או לפתח רעיונות יצירתיים באותן דרכים כמו בני אדם. בינה מלאכותית צרה: בינה מלאכותית צרה כוללת בדרך כלל טכנולוגיות זיהוי חזותי ועיבוד שפה טבעית (NLP). זהו כלי רב עוצמה להשלמת עבודות שגרתיות המבוססות על ידע נפוץ, כגון השמעת מוזיקה לפי דרישה באמצעות מכשיר התומך בקול. בינה מלאכותית רחבה: בינה מלאכותית רחבה מסתמכת בדרך כלל על מערכי נתונים בלעדיים הקשורים לעסק המדובר. זה נחשב בדרך כלל לקטגוריית הבינה המלאכותית השימושית ביותר עבור עסק. מנהיגים עסקיים ישלבו פתרון AI רחב עם תהליך עסקי ספציפי שבו נדרש ידע ספציפי לארגון. כיצד ניתן להשתמש בבינה מלאכותית בעסק? AI מספקת דרכים חדשות לבני אדם לעסוק במכונות, ומעבירה את הצוות מחוויות דיגיטליות טהורות לאינטראקציות טבעיות דמויות אדם. זה נקרא מעורבות קוגניטיבית. בינה מלאכותית מגדילה ומשפרת את האופן שבו בני אדם קולטים ומעבדים מידע, לעתים קרובות בזמן אמת. זה נקרא תובנות קוגניטיביות וניהול ידע. מעבר לאוטומציה של תהליכים, AI מאפשר החלטות עסקיות עתירות ידע, תוך חיקוי אינטליגנציה אנושית מורכבת. זה נקרא אוטומציה קוגניטיבית. מהן טכנולוגיות הבינה המלאכותית השונות בעסק? למידת מכונה, למידה עמוקה, רובוטיקה, ראייה ממוחשבת, מחשוב קוגניטיבי, בינה כללית מלאכותית, עיבוד שפה טבעית וחשיבת ידע הם חלק מהיישומים העסקיים הנפוצים ביותר של AI. מה ההבדל בין בינה מלאכותית ולמידת מכונה ולמידה עמוקה? בינה מלאכותית (AI) מיישמת ניתוח מתקדמות וטכניקות מבוססות לוגיקה, כולל למידת מכונה, כדי לפרש אירועים, לתמוך ולהפוך החלטות לאוטומטיות ולנקוט פעולות. למידת מכונה היא יישום של בינה מלאכותית (AI) המספק למערכות את היכולת ללמוד ולהשתפר מניסיון באופן אוטומטי מבלי להיות מתוכנתים במפורש. למידה עמוקה היא תת-קבוצה של למידת מכונה בבינה מלאכותית (AI) שיש לה רשתות המסוגלות ללמוד ללא פיקוח מנתונים שאינם מובנים או ללא תווית. מהן היכולות הנוכחיות והעתידיות של בינה מלאכותית? היכולות הנוכחיות של AI כוללות דוגמאות כמו עוזרים אישיים (Siri, Alexa, Google Home), מכוניות חכמות (Tesla), התאמה התנהגותית לשיפור האינטליגנציה הרגשית של נציגי תמיכת לקוחות, שימוש בלמידת מכונה ואלגוריתמים חזויים כדי לשפר את חווית הלקוח, עסקאות בינה מלאכותית כמו זו של אמזון, המלצות תוכן מותאמות אישית (Netflix), שליטה קולית ותרמוסטטים ללמידה. יכולות עתידיות של AI עשויות לכלול כנראה מכוניות אוטונומיות מלאות, חקלאות מדויקת, בקרי תעבורה אוויריים עתידיים, כיתות עתידיות עם אינפורמטיקה סביבתית, מערכות עירוניות, ערים חכמות וכן הלאה. כדי לדעת יותר על היקף הבינה המלאכותית בעסק שלך, אנא צור קשר עם המומחה שלנו.

Glossary of Terms


Application Programming Interface(API):

An API, or application programming interface, is a set of rules and protocols that allows different software programs to communicate and exchange information with each other. It acts as a kind of intermediary, enabling different programs to interact and work together, even if they are not built using the same programming languages or technologies. API's provide a way for different software programs to talk to each other and share data, helping to create a more interconnected and seamless user experience.

Artificial Intelligence(AI):

the intelligence displayed by machines in performing tasks that typically require human intelligence, such as learning, problem-solving, decision-making, and language understanding. AI is achieved by developing algorithms and systems that can process, analyze, and understand large amounts of data and make decisions based on that data.

Compute Unified Device Architecture(CUDA):

CUDA is a way that computers can work on really hard and big problems by breaking them down into smaller pieces and solving them all at the same time. It helps the computer work faster and better by using special parts inside it called GPUs. It's like when you have lots of friends help you do a puzzle - it goes much faster than if you try to do it all by yourself.

The term "CUDA" is a trademark of NVIDIA Corporation, which developed and popularized the technology.

Data Processing:

The process of preparing raw data for use in a machine learning model, including tasks such as cleaning, transforming, and normalizing the data.

Deep Learning(DL):

A subfield of machine learning that uses deep neural networks with many layers to learn complex patterns from data.

Feature Engineering:

The process of selecting and creating new features from the raw data that can be used to improve the performance of a machine learning model.

Freemium:

You might see the term "Freemium" used often on this site. It simply means that the specific tool that you're looking at has both free and paid options. Typically there is very minimal, but unlimited, usage of the tool at a free tier with more access and features introduced in paid tiers.

Generative Art:

Generative art is a form of art that is created using a computer program or algorithm to generate visual or audio output. It often involves the use of randomness or mathematical rules to create unique, unpredictable, and sometimes chaotic results.

Generative Pre-trained Transformer(GPT):

GPT stands for Generative Pretrained Transformer. It is a type of large language model developed by OpenAI.

GitHub:

GitHub is a platform for hosting and collaborating on software projects


Google Colab:

Google Colab is an online platform that allows users to share and run Python scripts in the cloud

Graphics Processing Unit(GPU):

A GPU, or graphics processing unit, is a special type of computer chip that is designed to handle the complex calculations needed to display images and video on a computer or other device. It's like the brain of your computer's graphics system, and it's really good at doing lots of math really fast. GPUs are used in many different types of devices, including computers, phones, and gaming consoles. They are especially useful for tasks that require a lot of processing power, like playing video games, rendering 3D graphics, or running machine learning algorithms.

Large Language Model(LLM):

A type of machine learning model that is trained on a very large amount of text data and is able to generate natural-sounding text.

Machine Learning(ML):

A method of teaching computers to learn from data, without being explicitly programmed.

Natural Language Processing(NLP):

A subfield of AI that focuses on teaching machines to understand, process, and generate human language

Neural Networks:

A type of machine learning algorithm modeled on the structure and function of the brain.

Neural Radiance Fields(NeRF):

Neural Radiance Fields are a type of deep learning model that can be used for a variety of tasks, including image generation, object detection, and segmentation. NeRFs are inspired by the idea of using a neural network to model the radiance of an image, which is a measure of the amount of light that is emitted or reflected by an object.

OpenAI:

OpenAI is a research institute focused on developing and promoting artificial intelligence technologies that are safe, transparent, and beneficial to society

Overfitting:

A common problem in machine learning, in which the model performs well on the training data but poorly on new, unseen data. It occurs when the model is too complex and has learned too many details from the training data, so it doesn't generalize well.

Prompt:

A prompt is a piece of text that is used to prime a large language model and guide its generation

Python:

Python is a popular, high-level programming language known for its simplicity, readability, and flexibility (many AI tools use it)

Reinforcement Learning:

A type of machine learning in which the model learns by trial and error, receiving rewards or punishments for its actions and adjusting its behavior accordingly.

Spatial Computing:

Spatial computing is the use of technology to add digital information and experiences to the physical world. This can include things like augmented reality, where digital information is added to what you see in the real world, or virtual reality, where you can fully immerse yourself in a digital environment. It has many different uses, such as in education, entertainment, and design, and can change how we interact with the world and with each other.

Stable Diffusion:

Stable Diffusion generates complex artistic images based on text prompts. It’s an open source image synthesis AI model available to everyone. Stable Diffusion can be installed locally using code found on GitHub or there are several online user interfaces that also leverage Stable Diffusion models.

Supervised Learning:

A type of machine learning in which the training data is labeled and the model is trained to make predictions based on the relationships between the input data and the corresponding labels.

Unsupervised Learning:

A type of machine learning in which the training data is not labeled, and the model is trained to find patterns and relationships in the data on its own.

Webhook:

A webhook is a way for one computer program to send a message or data to another program over the internet in real-time. It works by sending the message or data to a specific URL, which belongs to the other program. Webhooks are often used to automate processes and make it easier for different programs to communicate and work together. They are a useful tool for developers who want to build custom applications or create integrations between different software systems.


מילון מונחים


ממשק תכנות יישומים (API): API, או ממשק תכנות יישומים, הוא קבוצה של כללים ופרוטוקולים המאפשרים לתוכנות שונות לתקשר ולהחליף מידע ביניהן. הוא פועל כמעין מתווך, המאפשר לתוכניות שונות לקיים אינטראקציה ולעבוד יחד, גם אם הן אינן בנויות באמצעות אותן שפות תכנות או טכנולוגיות. ממשקי API מספקים דרך לתוכנות שונות לדבר ביניהן ולשתף נתונים, ועוזרות ליצור חווית משתמש מקושרת יותר וחלקה יותר. בינה מלאכותית (AI): האינטליגנציה שמוצגת על ידי מכונות בביצוע משימות הדורשות בדרך כלל אינטליגנציה אנושית, כגון למידה, פתרון בעיות, קבלת החלטות והבנת שפה. AI מושגת על ידי פיתוח אלגוריתמים ומערכות שיכולים לעבד, לנתח ולהבין כמויות גדולות של נתונים ולקבל החלטות על סמך הנתונים הללו. Compute Unified Device Architecture (CUDA): CUDA היא דרך שבה מחשבים יכולים לעבוד על בעיות קשות וגדולות באמת על ידי פירוקן לחתיכות קטנות יותר ופתרון כולן בו זמנית. זה עוזר למחשב לעבוד מהר יותר וטוב יותר על ידי שימוש בחלקים מיוחדים בתוכו הנקראים GPUs. זה כמו כשיש לך הרבה חברים שעוזרים לך לעשות פאזל - זה הולך הרבה יותר מהר מאשר אם אתה מנסה לעשות את זה לבד. המונח "CUDA" הוא סימן מסחרי של NVIDIA Corporation, אשר פיתחה והפכה את הטכנולוגיה לפופולרית. עיבוד נתונים: תהליך הכנת נתונים גולמיים לשימוש במודל למידת מכונה, כולל משימות כמו ניקוי, שינוי ונימול של הנתונים. למידה עמוקה (DL): תת-תחום של למידת מכונה המשתמש ברשתות עצביות עמוקות עם רבדים רבים כדי ללמוד דפוסים מורכבים מנתונים. הנדסת תכונות: תהליך הבחירה והיצירה של תכונות חדשות מהנתונים הגולמיים שניתן להשתמש בהם כדי לשפר את הביצועים של מודל למידת מכונה. Freemium: ייתכן שתראה את המונח "Freemium" בשימוש לעתים קרובות באתר זה. זה פשוט אומר שלכלי הספציפי שאתה מסתכל עליו יש אפשרויות חינמיות וגם בתשלום. בדרך כלל יש שימוש מינימלי מאוד, אך בלתי מוגבל, בכלי בשכבה חינמית עם יותר גישה ותכונות שהוצגו בשכבות בתשלום. אמנות גנרטיבית: אמנות גנרטיבית היא צורה של אמנות שנוצרת באמצעות תוכנת מחשב או אלגוריתם ליצירת פלט חזותי או אודיו. לרוב זה כרוך בשימוש באקראיות או בכללים מתמטיים כדי ליצור תוצאות ייחודיות, בלתי צפויות ולעיתים כאוטיות. Generative Pre-trained Transformer(GPT): GPT ראשי תיבות של Generative Pre-trained Transformer. זהו סוג של מודל שפה גדול שפותח על ידי OpenAI. GitHub: GitHub היא פלטפורמה לאירוח ושיתוף פעולה בפרויקטי תוכנה

Google Colab: Google Colab היא פלטפורמה מקוונת המאפשרת למשתמשים לשתף ולהריץ סקריפטים של Python בענן Graphics Processing Unit(GPU): GPU, או יחידת עיבוד גרפית, הוא סוג מיוחד של שבב מחשב שנועד להתמודד עם המורכבות חישובים הדרושים להצגת תמונות ווידאו במחשב או במכשיר אחר. זה כמו המוח של המערכת הגרפית של המחשב שלך, והוא ממש טוב לעשות הרבה מתמטיקה ממש מהר. GPUs משמשים סוגים רבים ושונים של מכשירים, כולל מחשבים, טלפונים וקונסולות משחקים. הם שימושיים במיוחד למשימות הדורשות כוח עיבוד רב, כמו משחקי וידאו, עיבוד גרפיקה תלת-ממדית או הפעלת אלגוריתמים של למידת מכונה. מודל שפה גדול (LLM): סוג של מודל למידת מכונה שאומן על כמות גדולה מאוד של נתוני טקסט ומסוגל ליצור טקסט בעל צליל טבעי. Machine Learning (ML): שיטה ללמד מחשבים ללמוד מנתונים, מבלי להיות מתוכנתים במפורש. עיבוד שפה טבעית (NLP): תת-תחום של AI המתמקד בהוראת מכונות להבין, לעבד וליצור שפה אנושית רשתות עצביות: סוג של אלגוריתם למידת מכונה המבוססת על המבנה והתפקוד של המוח. שדות קרינה עצביים (NeRF): שדות קרינה עצביים הם סוג של מודל למידה עמוקה שיכול לשמש למגוון משימות, כולל יצירת תמונה, זיהוי אובייקטים ופילוח. NeRFs שואבים השראה מהרעיון של שימוש ברשת עצבית למודל של זוהר תמונה, שהוא מדד לכמות האור שנפלט או מוחזר על ידי אובייקט. OpenAI: OpenAI הוא מכון מחקר המתמקד בפיתוח וקידום טכנולוגיות בינה מלאכותית שהן בטוחות, שקופות ומועילות לחברה. Overfitting: בעיה נפוצה בלמידת מכונה, שבה המודל מתפקד היטב בנתוני האימון אך גרועים בחדשים, בלתי נראים. נתונים. זה מתרחש כאשר המודל מורכב מדי ולמד יותר מדי פרטים מנתוני האימון, כך שהוא לא מכליל היטב. הנחיה: הנחיה היא פיסת טקסט המשמשת לתכנון מודל שפה גדול ולהנחות את הדור שלו Python: Python היא שפת תכנות פופולרית ברמה גבוהה הידועה בפשטות, בקריאות ובגמישות שלה (כלי AI רבים משתמשים בה) למידת חיזוק: סוג של למידת מכונה שבה המודל לומד על ידי ניסוי וטעייה, מקבל תגמולים או עונשים על מעשיו ומתאים את התנהגותו בהתאם. מחשוב מרחבי: מחשוב מרחבי הוא השימוש בטכנולוגיה כדי להוסיף מידע וחוויות דיגיטליות לעולם הפיזי. זה יכול לכלול דברים כמו מציאות רבודה, שבה מידע דיגיטלי מתווסף למה שאתה רואה בעולם האמיתי, או מציאות מדומה, שבה אתה יכול לשקוע במלואו בסביבה דיגיטלית. יש לו שימושים רבים ושונים, כמו בחינוך, בידור ועיצוב, והוא יכול לשנות את האופן שבו אנו מתקשרים עם העולם ואחד עם השני. דיפוזיה יציבה: דיפוזיה יציבה מייצרת תמונות אמנותיות מורכבות המבוססות על הנחיות טקסט. זהו מודל AI של סינתזת תמונות בקוד פתוח הזמין לכולם. ניתן להתקין את ה-Stable Diffusion באופן מקומי באמצעות קוד שנמצא ב-GitHub או שישנם מספר ממשקי משתמש מקוונים הממנפים גם מודלים של Stable Diffusion. למידה מפוקחת: סוג של למידת מכונה שבה נתוני האימון מסומנים והמודל מאומן לבצע תחזיות על סמך היחסים בין נתוני הקלט והתוויות המתאימות. למידה ללא פיקוח: סוג של למידת מכונה שבה נתוני האימון אינם מסומנים, והמודל מאומן למצוא דפוסים ויחסים בנתונים בעצמו. Webhook: Webhook הוא דרך של תוכנת מחשב אחת לשלוח הודעה או נתונים לתוכנית אחרת דרך האינטרנט בזמן אמת. זה עובד על ידי שליחת ההודעה או הנתונים לכתובת URL ספציפית, השייכת לתוכנית האחרת. Webhooks משמשים לעתים קרובות כדי להפוך תהליכים לאוטומטיים ולהקל על תוכניות שונות לתקשר ולעבוד יחד. הם כלי שימושי למפתחים שרוצים לבנות יישומים מותאמים אישית או ליצור אינטגרציות בין מערכות תוכנה שונות.

WELCOME TO THE

5 STAR AI.IO

TOOLS

FOR YOUR BUSINESS

TRANSCRIPT

PART - 1 

PART - 2 

ENTIRE TRANSCRIPT