Maschinelles Lernen

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist das Konzept, dass ein Computerprogramm ohne menschliches Eingreifen lernen und sich an neue Daten anpassen kann. Maschinelles Lernen ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), der die integrierten Algorithmen eines Computers unabhängig von Veränderungen in der Weltwirtschaft auf dem neuesten Stand hält.

Maschinelles Lernen verstehen

Verschiedene Bereiche der Wirtschaft haben es mit riesigen Datenmengen zu tun, die in unterschiedlichen Formaten aus unterschiedlichen Quellen vorliegen. Die enorme Datenmenge, die als Big Data bekannt ist, wird durch den fortschreitenden Einsatz von Technologie, insbesondere fortschrittlicher Rechenleistung und Cloud-Speicher, immer einfacher verfügbar und zugänglich. Unternehmen und Regierungen sind sich der enormen Erkenntnisse bewusst, die durch die Erschließung von Big Data gewonnen werden können, verfügen jedoch nicht über die erforderlichen Ressourcen und Zeit, um die Fülle an Informationen zu durchsuchen. Daher werden Maßnahmen der künstlichen Intelligenz von verschiedenen Branchen eingesetzt, um nützliche Informationen aus Datensätzen zu sammeln, zu verarbeiten, zu kommunizieren und zu teilen. Eine Methode der KI, die zunehmend für die Big-Data-Verarbeitung eingesetzt wird, ist maschinelles Lernen.

Die verschiedenen Datenanwendungen des maschinellen Lernens werden durch einen komplexen Algorithmus oder Quellcode gebildet, der in die Maschine oder den Computer eingebaut ist. Dieser Programmiercode erstellt ein Modell, das die Daten identifiziert und Vorhersagen um die identifizierten Daten herum erstellt. Das Modell verwendet Parameter, die in den Algorithmus eingebaut sind, um Muster für seinen Entscheidungsprozess zu bilden. Wenn neue oder zusätzliche Daten verfügbar werden, passt der Algorithmus die Parameter automatisch an, um gegebenenfalls auf eine Musteränderung zu prüfen. Das Modell sollte sich jedoch nicht ändern.

Verwendung von maschinellem Lernen

Maschinelles Lernen wird aus verschiedenen Gründen in verschiedenen Branchen eingesetzt. Handelssysteme können kalibriert werden, um neue Anlagemöglichkeiten zu identifizieren. Marketing- und E-Commerce- Plattformen können so eingestellt werden, dass sie ihren Benutzern basierend auf dem Internet-Suchverlauf oder früheren Transaktionen genaue und personalisierte Empfehlungen geben. Kreditinstitute können maschinelles Lernen integrieren, um notleidende Kredite vorherzusagen und ein Kreditrisikomodell zu erstellen. Informationszentren können maschinelles Lernen nutzen, um riesige Mengen an Nachrichten aus allen Teilen der Welt abzudecken. Banken können mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens Betrugserkennungstools erstellen. Die Einbeziehung des maschinellen Lernens in das digital versierte Zeitalter ist endlos, da Unternehmen und Regierungen sich der Möglichkeiten bewusst werden, die Big Data bietet.

Anwendung des maschinellen Lernens

Wie maschinelles Lernen funktioniert, lässt sich besser an einer Illustration aus der Finanzwelt erklären. Traditionell durchforsten Anlageakteure auf dem Wertpapiermarkt wie Finanzforscher, Analysten, Vermögensverwalter und einzelne Anleger viele Informationen von verschiedenen Unternehmen auf der ganzen Welt, um profitable Anlageentscheidungen zu treffen. Einige relevante Informationen werden jedoch möglicherweise nicht weit von den Medien veröffentlicht und sind möglicherweise nur wenigen Auserwählten bekannt, die den Vorteil haben, Mitarbeiter des Unternehmens oder Einwohner des Landes zu sein, aus dem die Informationen stammen. Darüber hinaus gibt es nur eine begrenzte Menge an Informationen, die Menschen innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens sammeln und verarbeiten können. Hier kommt maschinelles Lernen ins Spiel.

Eine Vermögensverwaltungsgesellschaft kann maschinelles Lernen in ihrem Anlageanalyse- und Forschungsbereich einsetzen. Angenommen, der Vermögensverwalter investiert nur in Minenaktien. Das in das System integrierte Modell scannt das Internet und sammelt alle Arten von Nachrichtenereignissen aus Unternehmen, Branchen, Städten und Ländern, und diese gesammelten Informationen bilden den Datensatz. Die Vermögensverwalter und Forscher des Unternehmens wären nicht in der Lage gewesen, die Informationen im Datensatz mit ihren menschlichen Kräften und ihrem Intellekt zu erhalten. Die neben dem Modell erstellten Parameter extrahieren nur Daten über Bergbauunternehmen, Regulierungsrichtlinien im Explorationssektor und politische Ereignisse in ausgewählten Ländern aus dem Datensatz.

Beispiel für maschinelles Lernen

Angenommen, das Bergbauunternehmen XYZ hat gerade eine Diamantenmine in einer kleinen Stadt in Südafrika entdeckt. Ein Tool für maschinelles Lernen in den Händen eines Vermögensverwalters, der sich auf Bergbauunternehmen konzentriert, würde dies als relevante Daten hervorheben. Das Modell im maschinellen Lerntool würde dann ein Analysetool namens Predictive Analytics verwenden,. um Vorhersagen darüber zu treffen, ob die Bergbauindustrie für einen bestimmten Zeitraum profitabel sein wird oder welche Bergbauaktien zu einem bestimmten Zeitpunkt voraussichtlich an Wert gewinnen werden, basierend auf dem kürzlich entdeckte Informationen ohne Zutun des Vermögensverwalters. Diese Informationen werden an den Vermögensverwalter weitergeleitet, um das Portfolio zu analysieren und eine Entscheidung zu treffen. Der Vermögensverwalter kann dann eine Entscheidung treffen, Millionen von Dollar in XYZ-Aktien zu investieren.

Nach einem ungünstigen Ereignis wie einem Streik südafrikanischer Bergleute passt der Computeralgorithmus seine Parameter automatisch an, um ein neues Muster zu erstellen. Auf diese Weise bleibt das in die Maschine eingebaute Rechenmodell auch bei Änderungen der Weltereignisse aktuell, ohne dass ein Mensch seinen Code anpassen muss, um die Änderungen widerzuspiegeln. Da der Vermögensverwalter diese neuen Daten rechtzeitig erhalten hat, kann er seine Verluste durch den Ausstieg aus der Aktie begrenzen.

Höhepunkte

Maschinelles Lernen ist nützlich, um die immense Menge an Informationen zu analysieren, die weltweit konsistent und leicht verfügbar sind, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Ein komplexer Algorithmus oder Quellcode ist in einen Computer eingebaut, der es der Maschine ermöglicht, Daten zu identifizieren und Vorhersagen um die von ihr identifizierten Daten herum zu erstellen.
Maschinelles Lernen kann in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt werden, z. B. bei Investitionen, Werbung, Kreditvergabe, Organisation von Nachrichten, Betrugserkennung und mehr.
Maschinelles Lernen ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) mit einem Konzept, dass ein Computerprogramm ohne menschliches Eingreifen lernen und sich an neue Daten anpassen kann.