Nauczanie maszynowe

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe to koncepcja, zgodnie z którą program komputerowy może uczyć się i dostosowywać do nowych danych bez interwencji człowieka. Uczenie maszynowe to dziedzina sztucznej inteligencji (AI), która zapewnia aktualność wbudowanych algorytmów komputera niezależnie od zmian zachodzących w światowej gospodarce.

Zrozumienie uczenia maszynowego

Różne sektory gospodarki mają do czynienia z ogromnymi ilościami danych dostępnych w różnych formatach z różnych źródeł. Ogromne ilości danych, znane jako duże zbiory danych, stają się łatwo dostępne i dostępne dzięki stopniowemu wykorzystaniu technologii, w szczególności zaawansowanych możliwości obliczeniowych i pamięci masowej w chmurze. Firmy i rządy zdają sobie sprawę z ogromnych spostrzeżeń, które można uzyskać, wykorzystując duże zbiory danych, ale brakuje im zasobów i czasu potrzebnych do przeczesania bogactwa informacji. W związku z tym środki sztucznej inteligencji są wykorzystywane przez różne branże do gromadzenia, przetwarzania, komunikowania i udostępniania przydatnych informacji ze zbiorów danych. Jedną z metod sztucznej inteligencji, która jest coraz częściej wykorzystywana do przetwarzania dużych zbiorów danych, jest uczenie maszynowe.

Różne zastosowania danych w uczeniu maszynowym są tworzone za pomocą złożonego algorytmu lub kodu źródłowego wbudowanego w maszynę lub komputer. Ten kod programowania tworzy model, który identyfikuje dane i tworzy prognozy wokół danych, które identyfikuje. Model wykorzystuje parametry wbudowane w algorytm do tworzenia wzorców dla procesu decyzyjnego. Gdy nowe lub dodatkowe dane staną się dostępne, algorytm automatycznie dostosuje parametry w celu sprawdzenia ewentualnej zmiany wzorca. Jednak model nie powinien się zmieniać.

Zastosowania uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe jest wykorzystywane w różnych sektorach z różnych powodów. Systemy transakcyjne można skalibrować, aby zidentyfikować nowe możliwości inwestycyjne. Platformy marketingowe i e-commerce można dostroić, aby dostarczać użytkownikom dokładne i spersonalizowane rekomendacje na podstawie historii wyszukiwania użytkowników lub wcześniejszych transakcji. Instytucje pożyczkowe mogą wykorzystywać uczenie maszynowe do przewidywania złych kredytów i tworzenia modelu ryzyka kredytowego. Centra informacyjne mogą wykorzystywać uczenie maszynowe do przekazywania ogromnych ilości wiadomości ze wszystkich zakątków świata. Banki mogą tworzyć narzędzia do wykrywania oszustw na podstawie technik uczenia maszynowego. Włączenie uczenia maszynowego w erze cyfrowej obsługi jest nieskończone, ponieważ firmy i rządy stają się bardziej świadome możliwości, jakie stwarzają duże zbiory danych.

Zastosowanie uczenia maszynowego

Sposób działania uczenia maszynowego można lepiej wyjaśnić za pomocą ilustracji ze świata finansów. Tradycyjnie gracze inwestycyjni na rynku papierów wartościowych, tacy jak badacze finansowi, analitycy, zarządzający aktywami i inwestorzy indywidualni, przeglądają wiele informacji z różnych firm na całym świecie, aby podejmować opłacalne decyzje inwestycyjne. Jednak niektóre istotne informacje mogą nie zostać szeroko rozpowszechnione w mediach i mogą być ujawnione tylko nielicznym wybranym, którzy mają tę przewagę, że są pracownikami firmy lub mieszkańcami kraju, z którego pochodzą. Ponadto istnieje tylko tyle informacji, które ludzie mogą zebrać i przetworzyć w określonym czasie. Tutaj właśnie wkracza uczenie maszynowe.

Zarządzania aktywami firma może zatrudnić uczenia maszynowego w analizie inwestycyjnej oraz obszaru badawczego. Powiedzmy, że zarządzający aktywami inwestuje tylko w akcje kopalniane. Model wbudowany w system skanuje sieć i gromadzi wszelkiego rodzaju wiadomości o wydarzeniach z firm, branż, miast i krajów, a zebrane informacje tworzą zbiór danych. Zarządzający aktywami i badacze firmy nie byliby w stanie uzyskać informacji w zbiorze danych przy użyciu swoich ludzkich sił i intelektu. Parametry zbudowane wraz z modelem wyodrębniają ze zbioru danych tylko dane o spółkach wydobywczych, politykach regulacyjnych w sektorze poszukiwań oraz wydarzeniach politycznych w wybranych krajach.

Przykład uczenia maszynowego

Powiedzmy, że firma wydobywcza XYZ właśnie odkryła kopalnię diamentów w małym miasteczku w RPA. Narzędzie uczenia maszynowego w rękach zarządzającego aktywami, które koncentruje się na firmach wydobywczych, podkreśliłoby to jako istotne dane. Model w narzędziu uczenia maszynowego wykorzystywałby następnie narzędzie analityczne zwane analityką predykcyjną do prognozowania, czy przemysł wydobywczy będzie opłacalny przez pewien czas lub które zasoby górnicze prawdopodobnie wzrosną w określonym czasie, na podstawie niedawno odkryto informacje, bez żadnego wkładu ze strony zarządzającego aktywami. Informacje te są przekazywane zarządzającemu aktywami w celu przeanalizowania i podjęcia decyzji dotyczącej portfela. Zarządzający aktywami może wówczas podjąć decyzję o zainwestowaniu milionów dolarów w akcje XYZ.

W obliczu niekorzystnego zdarzenia, takiego jak strajk górników z RPA, algorytm komputerowy automatycznie dostosowuje swoje parametry, aby stworzyć nowy wzorzec. W ten sposób model obliczeniowy wbudowany w maszynę pozostaje aktualny nawet przy zmianach w wydarzeniach na świecie i bez konieczności modyfikowania kodu przez człowieka, aby odzwierciedlić zmiany. Ponieważ zarządzający aktywami otrzymał te nowe dane na czas, jest w stanie ograniczyć swoje straty, wychodząc z magazynu.