Ученые из Университетского колледжа Лондона создали алгоритм для оценки стоимости вина.
Модель прогнозирования цен основана на искусственном интеллекте со способностью самообучения (machine learning). Алгоритм самостоятельно анализирует информацию, выделяет важные данные и находит корреляции, незаметные для стандартных моделей.
Точность прогнозов искусственного интеллекта зависит от применяемого типа машинного обучения. При использовании регрессии на основе гауссовских процессов показатель точности для вин из индекса Liv-ex Fine Wine 100 на 15% опередил традиционную оценку с моделью линейной регрессии в основе. Многозадачная форма обучения увеличила точность на 98%, но может быть использована только для половины вин индекса из-за своей сложности.
На традиционных рынках в целях прогнозирования доходности уже давно используют искусственный интеллект. Разработка алгоритма для оценки вина может стимулировать внедрение ИИ в сфере альтернативных активов вроде алкоголя и автомобилей. Тем не менее из-за сложности и медленности вычислений, изобретенные технологии будут актуальными только на медленных финансовых рынках и совершенно непригодными для быстрой торговли.