Apprendimento automatico
Che cos'è l'apprendimento automatico?
L'apprendimento automatico è il concetto che un programma per computer può apprendere e adattarsi a nuovi dati senza l'intervento umano. L'apprendimento automatico è un campo dell'intelligenza artificiale (AI) che mantiene aggiornati gli algoritmi integrati di un computer indipendentemente dai cambiamenti nell'economia mondiale.
Capire l'apprendimento automatico
Vari settori dell'economia hanno a che fare con enormi quantità di dati disponibili in diversi formati da fonti disparate. L'enorme quantità di dati, nota come big data,. sta diventando facilmente disponibile e accessibile grazie all'uso progressivo della tecnologia, in particolare delle capacità di elaborazione avanzate e del cloud storage. Le aziende e i governi si rendono conto delle enormi informazioni che si possono ottenere attingendo ai big data, ma non hanno le risorse e il tempo necessari per esaminare la sua ricchezza di informazioni. Pertanto, le misure di intelligenza artificiale vengono utilizzate da diversi settori per raccogliere, elaborare, comunicare e condividere informazioni utili dai set di dati. Un metodo di intelligenza artificiale sempre più utilizzato per l'elaborazione di big data è l'apprendimento automatico.
Le varie applicazioni di dati dell'apprendimento automatico sono formate attraverso un algoritmo complesso o codice sorgente integrato nella macchina o nel computer. Questo codice di programmazione crea un modello che identifica i dati e crea previsioni sui dati che identifica. Il modello utilizza parametri costruiti nell'algoritmo per formare modelli per il suo processo decisionale. Quando sono disponibili dati nuovi o aggiuntivi, l'algoritmo regola automaticamente i parametri per verificare l'eventuale modifica del modello. Tuttavia, il modello non dovrebbe cambiare.
Usi dell'apprendimento automatico
L'apprendimento automatico viene utilizzato in diversi settori per vari motivi. I sistemi di trading possono essere calibrati per identificare nuove opportunità di investimento. Le piattaforme di marketing ed e-commerce possono essere ottimizzate per fornire consigli accurati e personalizzati ai propri utenti in base alla cronologia delle ricerche su Internet o alle transazioni precedenti degli utenti. Gli istituti di credito possono incorporare l'apprendimento automatico per prevedere prestiti inesigibili e costruire un modello di rischio di credito. Gli hub di informazione possono utilizzare l'apprendimento automatico per coprire enormi quantità di notizie da ogni angolo del mondo. Le banche possono creare strumenti di rilevamento delle frodi da tecniche di apprendimento automatico. L'incorporazione dell'apprendimento automatico nell'era dell'esperienza digitale è infinita poiché le aziende e i governi diventano più consapevoli delle opportunità offerte dai big data.
Applicazione dell'apprendimento automatico
Come funziona l'apprendimento automatico può essere spiegato meglio da un'illustrazione nel mondo finanziario. Tradizionalmente, gli operatori di investimento nel mercato mobiliare come ricercatori finanziari, analisti, gestori patrimoniali e singoli investitori esplorano molte informazioni provenienti da diverse società in tutto il mondo per prendere decisioni di investimento redditizie. Tuttavia, alcune informazioni pertinenti potrebbero non essere ampiamente pubblicizzate dai media e potrebbero essere a conoscenza solo di pochi eletti che hanno il vantaggio di essere dipendenti dell'azienda o residenti nel paese da cui provengono le informazioni. Inoltre, ci sono solo così tante informazioni che gli esseri umani possono raccogliere ed elaborare entro un determinato periodo di tempo. È qui che entra in gioco l'apprendimento automatico.
Una società di gestione patrimoniale può utilizzare l'apprendimento automatico nella propria area di analisi e ricerca degli investimenti. Supponiamo che il gestore patrimoniale investa solo in titoli minerari. Il modello integrato nel sistema esegue la scansione del Web e raccoglie tutti i tipi di eventi di notizie da aziende, industrie, città e paesi e queste informazioni raccolte costituiscono il set di dati. I gestori patrimoniali e i ricercatori dell'azienda non sarebbero stati in grado di ottenere le informazioni nel set di dati utilizzando le loro capacità umane e intellettuali. I parametri costruiti insieme al modello estraggono dal set di dati solo i dati sulle società minerarie, le politiche normative sul settore dell'esplorazione e gli eventi politici in paesi selezionati.
Esempio di apprendimento automatico
Supponiamo che la società mineraria XYZ abbia appena scoperto una miniera di diamanti in una piccola città del Sud Africa. Uno strumento di apprendimento automatico nelle mani di un asset manager che si concentra sulle società minerarie lo evidenzierebbe come dati rilevanti. Il modello nello strumento di apprendimento automatico utilizzerà quindi uno strumento di analisi chiamato analisi predittiva per fare previsioni sul fatto che il settore minerario sarà redditizio per un periodo di tempo o quali titoli minerari potrebbero aumentare di valore in un determinato momento, in base al informazioni recenti scoperte, senza alcun input da parte del gestore patrimoniale. Queste informazioni vengono trasmesse al gestore patrimoniale per analizzare e prendere una decisione per il proprio portafoglio. Il gestore patrimoniale può quindi decidere di investire milioni di dollari in azioni XYZ.
Sulla scia di un evento sfavorevole, come lo sciopero dei minatori sudafricani, l'algoritmo del computer regola automaticamente i suoi parametri per creare un nuovo schema. In questo modo, il modello computazionale integrato nella macchina rimane aggiornato anche con i cambiamenti negli eventi mondiali e senza che un essere umano modifichi il suo codice per riflettere i cambiamenti. Poiché il gestore patrimoniale ha ricevuto questi nuovi dati in tempo, è in grado di limitare le perdite uscendo dal titolo.
Mette in risalto
L'apprendimento automatico è utile per analizzare l'immensa quantità di informazioni che è costantemente e prontamente disponibile nel mondo per aiutare nel processo decisionale.
Un algoritmo complesso o codice sorgente è integrato in un computer che consente alla macchina di identificare i dati e costruire previsioni sui dati che identifica.
L'apprendimento automatico può essere applicato in una varietà di aree, come investimenti, pubblicità, prestiti, organizzazione di notizie, rilevamento di frodi e altro ancora.
L'apprendimento automatico è un'area dell'intelligenza artificiale (AI) con il concetto che un programma per computer può apprendere e adattarsi a nuovi dati senza l'intervento umano.
