Koneoppiminen
Mitä on koneoppiminen?
Koneoppiminen on käsite, jonka mukaan tietokoneohjelma voi oppia ja mukautua uuteen tietoon ilman ihmisen puuttumista. Koneoppiminen on tekoälyn (AI) ala, joka pitää tietokoneen sisäänrakennetut algoritmit ajan tasalla maailmantalouden muutoksista huolimatta.
Koneoppimisen ymmärtäminen
Talouden eri sektorit käsittelevät valtavia määriä tietoa, joka on saatavilla eri muodoissa eri lähteistä. Valtava määrä dataa, joka tunnetaan nimellä big data,. on tulossa helposti saataville ja saavutettaviksi teknologian, erityisesti edistyneiden laskentaominaisuuksien ja pilvitallennusten, asteittaisen käytön ansiosta. Yritykset ja hallitukset ymmärtävät suuren datan hyödyntämisestä saatavat valtavat oivallukset, mutta niiltä puuttuu resursseja ja aikaa, joita tarvitaan sen tietorikkaan läpikäymiseen. Sellaisenaan eri toimialat käyttävät tekoälytoimenpiteitä hyödyllisen tiedon keräämiseen, käsittelemiseen, viestimiseen ja jakamiseen tietosarjoista. Yksi tekoälymenetelmä, jota käytetään yhä enemmän suuren datan käsittelyyn, on koneoppiminen.
Koneoppimisen erilaiset datasovellukset muodostetaan koneeseen tai tietokoneeseen sisäänrakennetun monimutkaisen algoritmin tai lähdekoodin avulla. Tämä ohjelmointikoodi luo mallin, joka tunnistaa tiedot ja rakentaa ennusteita tunnistamansa tiedon ympärille. Malli käyttää algoritmiin rakennettuja parametreja muodostamaan malleja päätöksentekoprosessistaan. Kun uutta tai lisätietoa tulee saataville, algoritmi säätää parametreja automaattisesti tarkistaakseen mahdolliset kuviomuutokset. Mallia ei kuitenkaan pitäisi muuttaa.
Koneoppimisen käyttötavat
Koneoppimista käytetään eri aloilla eri syistä. Kaupankäyntijärjestelmät voidaan kalibroida tunnistamaan uusia sijoitusmahdollisuuksia. Markkinoinnin ja sähköisen kaupankäynnin alustat voidaan virittää tarjoamaan käyttäjilleen tarkkoja ja henkilökohtaisia suosituksia käyttäjien Internet-hakuhistorian tai aikaisempien tapahtumien perusteella. Lainalaitokset voivat sisällyttää koneoppimisen ennustaakseen huonoja lainoja ja rakentaakseen luottoriskimallin. Tietokeskukset voivat käyttää koneoppimista kattaakseen valtavan määrän uutisia eri puolilta maailmaa. Pankit voivat luoda petosten havaitsemistyökaluja koneoppimistekniikoilla. Koneoppimisen sisällyttäminen digitaidon aikakaudella on loputonta, kun yritykset ja hallitukset ovat tietoisempia big datan tarjoamista mahdollisuuksista.
Koneoppimisen soveltaminen
Se, miten koneoppiminen toimii, voidaan selittää paremmin finanssimaailman kuvauksella. Perinteisesti arvopaperimarkkinoiden sijoitustoimijat, kuten rahoitustutkijat, analyytikot, omaisuudenhoitajat ja yksittäiset sijoittajat, käyvät läpi paljon tietoa eri yrityksiltä ympäri maailmaa tehdäkseen kannattavia sijoituspäätöksiä. Joitakin olennaisia tietoja ei kuitenkaan välttämättä julkisteta laajasti tiedotusvälineissä, ja ne voivat olla vain harvoille valituille, joilla on etu olla sen yrityksen työntekijöitä tai sen maan asukkaita, josta tiedot ovat peräisin. Lisäksi on olemassa vain niin paljon tietoa, jota ihmiset voivat kerätä ja käsitellä tietyn ajan kuluessa. Tässä tulee koneoppiminen mukaan.
Varainhoitoyritys voi käyttää sijoitusanalyysi- ja tutkimusalueellaan koneoppimista. Oletetaan, että omaisuudenhoitaja sijoittaa vain kaivososakkeisiin. Järjestelmään rakennettu malli skannaa verkkoa ja kerää kaikentyyppisiä uutisia yrityksistä, toimialoista, kaupungeista ja maista, ja nämä kerätyt tiedot muodostavat tietojoukon. Yrityksen omaisuudenhoitajat ja tutkijat eivät olisi päässeet käsiksi tietoaineistoon inhimillisillä voimillaan ja älyllään. Mallin rinnalle rakennetut parametrit poimivat tietojoukosta vain tietoja kaivosyhtiöistä, malminetsintäalan sääntelypolitiikasta ja poliittisista tapahtumista tietyissä maissa.
Esimerkki koneoppimisesta
Oletetaan, että kaivosyhtiö XYZ löysi juuri timanttikaivoksen pikkukaupungista Etelä-Afrikasta. Kaivosyrityksiin keskittyvän omaisuudenhoitajan käsissä oleva koneoppimistyökalu korostaisi tätä oleellisena datana. Koneoppimistyökalun malli käyttäisi sitten ennustavaksi analytiikkaksi kutsuttua analytiikkatyökalua ennustamaan, onko kaivosteollisuus kannattavaa tietyn ajanjakson aikana tai mitkä kaivosvarastot todennäköisesti nousevat arvossaan tiettynä aikana. äskettäin löydetyt tiedot ilman omaisuudenhoitajan antamia tietoja. Nämä tiedot välitetään omaisuudenhoitajalle, jotta hän voi analysoida salkkuaan ja tehdä siitä päätöksen. Varainhoitaja voi sitten tehdä päätöksen sijoittaa miljoonia dollareita XYZ-osakkeisiin.
Epäsuotuisan tapahtuman, kuten Etelä-Afrikan kaivostyöläisten lakon, seurauksena tietokonealgoritmi säätää parametrejaan automaattisesti uuden mallin luomiseksi. Näin koneeseen sisäänrakennettu laskennallinen malli pysyy ajan tasalla myös maailmantapahtumien muuttuessa ja ilman, että ihmisen tarvitsee muokata koodiaan muutosten mukaan. Koska omaisuudenhoitaja sai nämä uudet tiedot ajoissa, he voivat rajoittaa tappioitaan poistumalla osakkeesta.
Kohokohdat
Koneoppiminen on hyödyllistä jäsentämään valtavaa määrää tietoa, joka on jatkuvasti ja helposti saatavilla maailmassa päätöksenteon avuksi.
Tietokoneeseen on sisäänrakennettu monimutkainen algoritmi tai lähdekoodi, jonka avulla kone voi tunnistaa tiedot ja rakentaa ennusteita tunnistamiensa tietojen ympärille.
Koneoppimista voidaan soveltaa monilla aloilla, kuten sijoittamisessa, mainonnassa, lainanannossa, uutisten järjestämisessä, petosten havaitsemisessa ja muissa asioissa.
Koneoppiminen on tekoälyn (AI) osa-alue, jonka konseptina tietokoneohjelma voi oppia ja mukautua uuteen dataan ilman ihmisen väliintuloa.
