Эй, народ! Сегодня я хочу поделиться с вами некоторыми захватывающими способами, которыми я использовал возможности искусственного интеллекта (ИИ) для зарабатывания денег.
Как человек, более десяти лет погружающийся в мир Python и анализа данных, я обнаружил множество возможностей, в которых ИИ может творить чудеса. Итак, возьмите чашку кофе, откиньтесь на спинку кресла и приступим!
1. Прогнозирующая торговля акциями
Вы когда-нибудь задумывались, как трейдеры на Уолл-стрит принимают молниеносные решения? Что ж, с помощью ИИ я создал систему предиктивной торговли акциями, которая анализирует исторические данные, рыночные тенденции и даже новостные настроения, чтобы принимать разумные торговые решения. Это как личный оракул фондового рынка у вас под рукой!
# Code snippet for predicting stock prices import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # Load historical stock data df = pd.read_csv('stock_data.csv') # Prepare the data X = df[['Volume', 'Open', 'High', 'Low']].values y = df['Close'].values # Train the model model = LinearRegression() model.fit(X, y) # Predict the stock price for tomorrow new_data = np.array([[100000, 150, 160, 145]]) predicted_price = model.predict(new_data) print(f"Predicted stock price for tomorrow: ${predicted_price[0]:.2f}")
2. Автоматизированная поддержка клиентов
Мы все знаем, как неприятно ждать поддержки клиентов. С помощью ИИ я разработал чат-бота, который может обрабатывать распространенные запросы клиентов, предоставляя быстрые и точные ответы. Это не только экономит время клиентов, но и позволяет предприятиям эффективно обрабатывать больший объем запросов.
# Code snippet for a simple chatbot import nltk from nltk.stem import WordNetLemmatizer from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # Load the dataset dataset = [ "How can I track my order?", "When will my package arrive?", "Can I cancel my order?", "What is your return policy?", # ... and more ] # Preprocess the dataset lemmatizer = WordNetLemmatizer() corpus = [lemmatizer.lemmatize(sentence.lower()) for sentence in dataset] # Vectorize the dataset vectorizer = TfidfVectorizer() tfidf_matrix =…