Nauczanie maszynowe
Uczenie maszynowe to koncepcja, że program komputerowy może uczyć się i dostosowywać do nowych danych bez ingerencji człowieka. Uczenie maszynowe to dziedzina sztucznej inteligencji (AI), dzięki której wbudowane algorytmy komputerowe są aktualne, niezależnie od zmian w światowej gospodarce.
Objaśnienie uczenia maszynowego
Różne sektory gospodarki mają do czynienia z ogromną ilością danych dostępnych w różnych formatach z różnych źródeł. Ogromna ilość danych, znana jako duże zbiory danych, staje się łatwo dostępna i dostępna dzięki postępującemu wykorzystaniu technologii. Firmy i rządy zdają sobie sprawę z ogromnego wglądu, jaki można uzyskać dzięki wykorzystaniu dużych zbiorów danych, ale brakuje im zasobów i czasu potrzebnego na przeczesanie bogactwa informacji. W związku z tym różne branże stosują środki sztucznej inteligencji do gromadzenia, przetwarzania, komunikowania się i udostępniania przydatnych informacji z zestawów danych. Jedną z metod sztucznej inteligencji coraz częściej wykorzystywaną do przetwarzania dużych zbiorów danych jest uczenie maszynowe.
Aplikacje uczenia maszynowego
Różne zastosowania danych uczenia maszynowego są tworzone przez złożony algorytm lub kod źródłowy wbudowany w maszynę lub komputer. Ten kod programowania tworzy model, który identyfikuje dane i buduje prognozy wokół danych, które identyfikuje. Model wykorzystuje parametry wbudowane w algorytm do tworzenia wzorców dla procesu decyzyjnego. Gdy nowe lub dodatkowe dane stają się dostępne, algorytm automatycznie dostosowuje parametry w celu sprawdzenia ewentualnej zmiany wzorca. Jednak model nie powinien się zmienić.
Uczenie maszynowe jest używane w różnych sektorach z różnych powodów. Systemy transakcyjne można skalibrować w celu zidentyfikowania nowych możliwości inwestycyjnych. Platformy marketingu i handlu elektronicznego można dostroić, aby zapewniały użytkownikom dokładne i spersonalizowane rekomendacje na podstawie historii wyszukiwania użytkowników w Internecie lub wcześniejszych transakcji. Instytucje pożyczkowe mogą zastosować uczenie maszynowe w celu przewidywania nieściągalnych pożyczek i zbudowania modelu ryzyka kredytowego. Centra informacyjne mogą korzystać z uczenia maszynowego, aby udostępniać ogromne ilości wiadomości ze wszystkich zakątków świata. Banki mogą tworzyć narzędzia do wykrywania oszustw na podstawie technik uczenia maszynowego. Włączanie uczenia maszynowego w erze znającej się na technologii cyfrowej jest nieograniczone, ponieważ firmy i rządy stają się bardziej świadome możliwości, jakie dają duże zbiory danych.
Jak działa uczenie maszynowe
Jak działa uczenie maszynowe, można lepiej wyjaśnić ilustracją w świecie finansów. Tradycyjnie gracze inwestycyjni na rynku papierów wartościowych, tacy jak analitycy finansowi, analitycy, zarządzający aktywami, inwestorzy indywidualni przeglądają wiele informacji z różnych firm na całym świecie, aby podejmować zyskowne decyzje inwestycyjne. Jednak niektóre istotne informacje mogą nie być szeroko rozpowszechniane przez media i mogą być wtajemniczone tylko dla nielicznych, którzy mają tę zaletę, że są pracownikami firmy lub rezydentami kraju, z którego pochodzą. Ponadto istnieje tylko tyle informacji, które ludzie mogą zebrać i przetworzyć w określonym czasie. W tym momencie pojawia się uczenie maszynowe.
Firma zarządzająca aktywami może wykorzystywać uczenie maszynowe w obszarze analizy inwestycji i badań. Powiedzmy, że zarządzający aktywami inwestuje tylko w zasoby wydobywcze. Model wbudowany w system skanuje sieć i gromadzi wszelkiego rodzaju wiadomości z firm, branż, miast i krajów, a zebrane informacje tworzą zestaw danych. Zarządzający aktywami i badacze firmy nie byliby w stanie uzyskać informacji z zestawu danych, wykorzystując swoje ludzkie siły i intelekty. Parametry zbudowane wraz z modelem wydobywają z zestawu danych tylko dane o firmach wydobywczych, politykach regulacyjnych dotyczących sektora poszukiwań i wydarzeniach politycznych w wybranych krajach. Powiedzmy, że firma górnicza XYZ właśnie odkryła kopalnię diamentów w małym miasteczku w Południowej Afryce, aplikacja do uczenia maszynowego podświetliłaby to jako istotne dane. Model mógłby następnie użyć narzędzia analitycznego o nazwie analityka predykcyjna, aby przewidzieć, czy przemysł wydobywczy będzie opłacalny przez pewien okres, lub które zasoby wydobywcze prawdopodobnie wzrosną w określonym czasie. Informacje te są przekazywane zarządzającemu aktywami w celu analizy i podjęcia decyzji w sprawie jego portfela. Zarządzający aktywami może podjąć decyzję o zainwestowaniu milionów dolarów w akcje XYZ.
W wyniku niekorzystnego zdarzenia, takiego jak strajkujący górnicy z Afryki Południowej, algorytm komputerowy automatycznie dostosowuje parametry, aby utworzyć nowy wzorzec. W ten sposób model obliczeniowy wbudowany w maszynę pozostaje aktualny nawet przy zmianach wydarzeń na świecie i bez potrzeby modyfikowania kodu w celu odzwierciedlenia zmian przez człowieka. Ponieważ zarządzający aktywami otrzymał te nowe dane na czas, są w stanie ograniczyć swoje straty, opuszczając magazyn.
Porównaj rachunki inwestycyjne Nazwa dostawcy Opis Ujawnienie reklamodawcy × Oferty przedstawione w tej tabeli pochodzą od partnerstw, od których Investopedia otrzymuje wynagrodzenie.