機械学習

##機械学習とは何ですか？

機械学習は、コンピュータープログラムが人間の介入なしに新しいデータを学習し、適応できるという概念です。機械学習は、世界経済の変化に関係なく、コンピューターの組み込みアルゴリズムを最新の状態に保つ人工知能（AI）の分野です。

##機械学習を理解する

経済のさまざまなセクターが、さまざまなソースからさまざまな形式で利用できる膨大な量のデータを扱っています。テクノロジー、特に高度なコンピューティング機能とクラウドストレージの進歩的な使用により、ビッグデータと呼ばれる膨大な量のデータが簡単に利用可能になり、アクセスできるようになっています。企業や政府は、ビッグデータを活用することで得られる膨大な洞察を認識していますが、豊富な情報を活用するために必要なリソースと時間は不足しています。そのため、データセットから有用な情報を収集、処理、伝達、および共有するために、さまざまな業界で人工的なインテリジェンス対策が採用されています。ビッグデータ処理にますます利用されるAIの1つの方法は、機械学習です。

機械学習のさまざまなデータアプリケーションは、機械またはコンピューターに組み込まれた複雑なアルゴリズムまたはソースコードによって形成されます。このプログラミングコードは、データを識別するモデルを作成し、それが識別するデータの周りに予測を構築します。モデルは、アルゴリズムに組み込まれたパラメーターを使用して、意思決定プロセスのパターンを形成します。新しいデータまたは追加のデータが利用可能になると、アルゴリズムは自動的にパラメーターを調整して、パターンの変更がある場合はそれをチェックします。ただし、モデルは変更しないでください。

##機械学習の使用

機械学習は、さまざまな理由でさまざまな分野で使用されています。トレーディングシステムは、新しい投資機会を特定するために調整できます。マーケティングおよびeコマースプラットフォームは、ユーザーのインターネット検索履歴または以前のトランザクションに基づいて、ユーザーに正確でパーソナライズされた推奨事項を提供するように調整できます。貸付機関は、機械学習を組み込んで不良債権を予測し、信用リスクモデルを構築できます。情報ハブは、機械学習を使用して、世界中の膨大な量のニュース記事をカバーできます。銀行は、機械学習技術から不正検出ツールを作成できます。企業や政府がビッグデータがもたらす機会をより認識しているため、デジタルに精通した時代に機械学習を組み込むことは無限です。

##機械学習の応用

機械学習がどのように機能するかは、金融業界のイラストでよりよく説明できます。従来、金融研究者、アナリスト、資産管理者、個人投資家などの証券市場の投資プレーヤーは、世界中のさまざまな企業からの多くの情報を精査して、収益性の高い投資決定を下していました。ただし、一部の関連情報はメディアによって広く公開されていない可能性があり、会社の従業員または情報の出所である国の居住者であるという利点を持っている一部の少数の人だけに知られている可能性があります。さらに、人間が特定の時間枠内で収集および処理できる情報は非常に多くあります。これが機械学習の出番です。

資産運用会社は、投資分析および調査分野で機械学習を採用する場合があります。資産管理者が鉱業株にのみ投資するとします。システムに組み込まれているモデルは、Webをスキャンし、企業、業界、都市、国からあらゆる種類のニュースイベントを収集し、収集されたこの情報がデータセットを構成します。会社の資産管理者と研究者は、彼らの人間の力と知性を使用してデータセットの情報を取得することができなかったでしょう。モデルと一緒に構築されたパラメーターは、データセットから、鉱業会社、探査セクターの規制政策、および選択した国の政治的出来事に関するデータのみを抽出します。

##機械学習の例

鉱山会社XYZが、南アフリカの小さな町でダイヤモンド鉱山を発見したとしましょう。鉱業会社に焦点を当てた資産運用会社の手にある機械学習ツールは、これを関連データとして強調します。次に、機械学習ツールのモデルは、予測分析と呼ばれる分析ツールを使用して、鉱業が一定期間収益を上げるかどうか、または特定の時点でどの鉱業株の価値が上がる可能性があるかを予測します。資産管理者からの入力なしに、最近の情報が発見されました。この情報は資産運用会社に中継され、ポートフォリオの分析と決定を行います。その後、資産運用会社は、XYZ株に数百万ドルを投資する決定を下す可能性があります。

南アフリカの鉱夫がストライキを行うなどの不利な事態が発生した場合、コンピューターアルゴリズムはパラメーターを自動的に調整して、新しいパターンを作成します。このように、マシンに組み込まれている計算モデルは、世界の出来事が変化しても最新の状態を保ち、変化を反映するために人間がコードを微調整する必要はありません。資産管理者はこの新しいデータを時間どおりに受け取ったため、在庫を終了することで損失を制限することができます。

##ハイライト

-機械学習は、意思決定を支援するために世界中で一貫してすぐに利用できる膨大な量の情報を解析するのに役立ちます。

-複雑なアルゴリズムまたはソースコードがコンピューターに組み込まれているため、マシンはデータを識別し、識別したデータに基づいて予測を構築できます。

-機械学習は、投資、広告、貸付、ニュースの整理、不正検出など、さまざまな分野に適用できます。

-機械学習は、コンピュータープログラムが人間の介入なしに新しいデータを学習して適応できるという概念を持つ人工知能（AI）の分野です。