预测太准被盯上?全球最大预测平台CEO遭FBI突袭!提前6小时"猜中"总统,背后竟靠的是这个......

职场   2024-11-23 08:31   美国  


美国大选刚落下帷幕,一场闹剧却接踵而至。


全球最大的预测市场网站Polymarket,在大选形势胶着之际,不仅准确预测出特朗普胜选的可能性,还提前六个小时就给出了高达95%的胜率判断。



然而,这一神预测风头还没过,其CEO就因预测“过于精准”而被FBI调查,瞬间成为舆论焦点!


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Polymarket究竟凭什么能做到如此神速又精准?它依靠什么样的技术在预测市场上站稳脚跟,又为何因此卷入风波呢?


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Polymarket 究竟是干嘛的?


Polymarket 本质上是一个基于区块链技术的预测市场平台。


用户可以在这里下注,比如“特朗普是否会成为下一任美国总统”或者“某某公司股价会不会涨”之类的。


截图来自Polymarket 官网,版权归其所有


看起来人畜无害的,那为什么这次Polymarket CEO会被FBI带走呢?


有一部分原因是因为预测得太准了,还有一部分原因是因为有四个 Polymarket 账户共同投入了约 3000 万美元押注特朗普会赢。



最后CEO不但啥事儿没有的出来了,Polymarket还因此事声名大噪,一举冲上苹果应用商店的榜首!


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显然,区块链预测的去中心化和透明性为预测市场提供了新思路,但它的高风险却不容忽视,尤其在政策和法律尚未完全明确的情况下。


就像 Polymarket,即使在预测领域取得了如此出色的表现,在美国仍然被禁止使用。



那就没有好用又合法的预测模型、预测网站了吗?


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金融科技创新,大势所趋!


当然有!预测模型这一领域确实备受欢迎,尤其是基于数据科学和人工智能的预测平台,它们在更合法、更传统的技术框架下运行,零风险高收获!



有哪些比较知名的预测平台呢?让我们一起来看看。


FiveThirtyEight


五三八网站是由数据分析师 Nate Silver 创建的,专注于政治、体育和经济等多个领域的预测。


截图来自FiveThirtyEight官网,版权归其所有


五三八以其基于统计学和大数据的预测模型著称,准确率和分析深度都受到大众广泛认可!


Metaculus


这是一个以科学家、分析师和预测爱好者为核心的社区。


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Metaculus利用群体智慧和数据科学,显著提升预测的准确性和可靠性,不仅是用户的“好帮手”,还被用来预测疫情走势等重大公共事件。


 Good Judgment Open


Good Judgement Open是由Good Judgment 项目推出的一个在线预测平台,平台通过详细的评分机制,提供针对用户预测的实时反馈,帮助用户不断提高预测能力。


截图来自Good Judgment Open,版权归其所有


不仅如此,Good Judgment Open还提供资源,帮助参与者学习如何通过数据分析和逻辑推理提升预测技能!


不难看出!预测模型在各行各业都十分受欢迎,金融投资、健康医疗、教育政治等等都在使用它,也难怪大厂十分看重有相关经验的人才!


来Offer人工智能与数据科学强化课程的项目,就是根据这些最前沿的工业界需求所设计,其中包括了多个深度学习模型、预测模型项目,做完直接放在简历上!


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基于LSTM的股票大盘指数预测

时间序列(Time Series)是我们在日常生活和社会工作中十分常见的一种数据,它是通过将一系列时间点上的观测值按等时间间隔测量来获取的数据集合。


本项目以LSTM为基础,以股票数据作为训练数据,带您通过TensorFlow,建立时间序列数据分析的深度学习模型最终实现个股的伴随时间的未来变化趋势,以及对应的大盘指数的变化预测和分析。

旧金山犯罪数据分析和预警


本项目以旧金山地区犯罪数据为例,带领学员建立从数据采集、清洗、存储、分析的一整套数据分析的工作流


通过对于不同地区犯罪数据,天气数据的分析和建模,建立可能的犯罪事件预测机制。


通过本项目,您能了解到Spark RDD、Spark SQL、OLAP、回归分析、Data Pipeline等数据科学家常用知识与工具

Netflix电影数据分析和推荐系统

推荐系统是互联网公司的现金奶牛。Google、Netflix、Uber、Airbnb、Pinterest等公司都需要拥有推荐系统的设计与开发能力的人才。


本项目以Netflix电影数据为训练数据,带领学员掌握主流的推荐系统的算法


通过本项目,您能并熟练使用Spark Machine Learning Pipeline建立自己的协同过滤算法,并部署推荐系统到生产型环境

Google Gstore销售预测与市场分析

Kaggle比赛是每一个DS/DA的炼金石,能够在Kaggle比赛中取得好的排名,是自我能力的最佳体现,也是公司判断人才非常重要的标准。


在本期课程中,我们以Google Gstore销售预测为范例,带领同学们熟练运用业界常用的LGBM, PyTorch DeepModel来实现自己的算法,帮助同学们熟悉Kaggle比赛中常用的打法,并且在Kaggle比赛中取得好的名次。

基于Auto-Encoder-Decoder电影推荐

随着深度学习技术的飞速发展,越来越多的互联网公司开始在推荐系统中使用深度学习。相对于传统的推荐系统,深度学习可以实现端到端的学习。


本项目以深度学习模型Auto-Encoder-Decoder网络为基础,以Imdb电影数据为训练数据,使用Tensorflow建立Auto-Encoder-decoder模型。通过模型提取用户及电影特征,最终实现电影的自动推荐。



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Fintech用户信用评级建模分析

数据挖掘和数据分析是互联网金融风险控制中最重要的一环。在国外,P2P的鼻祖LendingClub,在国内,阿里金融都能够做到较好地控制小贷风险。


这些公司通过海量庞杂的数据,建立完善的风险评估系统,对用户做好信用评级来降低自身风险。


本项目将利用LendingClub的实际案例,帮助同学学习互联网金融公司及传统银行怎样通过分析,建模来融合多维,多来源的数据,区分正常用户和欺诈用户,降低贷款风险。

纽约出租车数据与股市走向关系分析

随着计算机技术的提高,我们现在很容易从不相关的数据中挖掘出隐藏的信息。这里,我们将遵循相同的思路,分析研究纽约出租车和股市的关系。看似纷繁复杂的纽约交通是否隐藏着有趣的信息呢?


在大作业的实战中,同学们将会运用之前学习过的所有知识来合理探索数据,包括商业问题的数据化,提出合理问题,并对数据进行归纳整理,选择合理统计模型,验证猜想。

E-Commerce营销策略优化

电子商务的发展已经如日中天。早在2017年,全球零售电子商务营业额达到了2.290万亿美元,约占零售总额的10.1%。


在本项目中,同学会通过分析某知名电商网站销量和产品信息,系统化的学习个性化设计,新顾客吸引与鼓励顾客再购物方法,商业推销途径优化,然后建立一个网页产品销量预测模型

数据可视化与Tableau应用举例

“一图胜千言”。如何利用可视化来理解和沟通数据已经成为现代数据分析不可或缺的能力。


在本项目中, 我们将一起学习可视化的基本原理和最佳实践,用Tableau对其经典数据集Global Superstore Retail Data做探索性数据分析和汇报总结


同时还会使用Matplotlib, Seaborn and Pandas实现Python数据可视化分析

数据异常检测与处理

电商业、Fintech业在疫情期间蓬勃发展,也伴随着越来越多的欺诈风险和金钱损失。


因此如何在海量数据中有效的鉴别少量欺诈交易,降低损失,而维持较好的客户体验,是各大公司艰巨的挑战。


在本项目中,我们将一起分析处理某知名电商交易数据,通过系统的洞察数据中关联/模式,建立完整机器学习解决方案,基于数据给出切实可行的商业建议,最小化企业欺诈损失。




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