기계 학습
머신러닝이란?
머신 러닝은 컴퓨터 프로그램이 인간의 개입 없이 새로운 데이터를 학습하고 적응할 수 있다는 개념입니다. 머신 러닝은 전 세계 경제의 변화에 관계없이 컴퓨터에 내장된 알고리즘을 최신 상태로 유지하는 인공 지능(AI)의 한 분야입니다.
머신러닝 이해하기
경제의 다양한 부문은 서로 다른 소스에서 다양한 형식으로 사용할 수 있는 엄청난 양의 데이터를 처리하고 있습니다. 빅 데이터 로 알려진 엄청난 양의 데이터 는 기술, 특히 고급 컴퓨팅 기능과 클라우드 스토리지의 점진적인 사용으로 인해 쉽게 사용 가능해지고 액세스할 수 있게 되었습니다. 기업과 정부는 빅 데이터를 활용하여 얻을 수 있는 엄청난 통찰력을 깨닫고 있지만 풍부한 정보를 조사하는 데 필요한 리소스와 시간이 부족합니다. 따라서 데이터 세트에서 유용한 정보를 수집, 처리, 통신 및 공유하기 위해 다양한 산업 분야에서 인공 지능 수단을 사용하고 있습니다. 빅 데이터 처리에 점점 더 많이 활용되고 있는 AI의 한 방법은 머신 러닝입니다.
기계 학습의 다양한 데이터 응용 프로그램은 기계 또는 컴퓨터에 내장된 복잡한 알고리즘 또는 소스 코드를 통해 형성됩니다. 이 프로그래밍 코드는 데이터를 식별하고 식별하는 데이터를 중심으로 예측을 구축하는 모델을 생성합니다. 이 모델은 알고리즘에 내장된 매개변수를 사용하여 의사 결정 프로세스를 위한 패턴을 형성합니다. 새 데이터나 추가 데이터를 사용할 수 있게 되면 알고리즘이 매개변수를 자동으로 조정하여 패턴 변경이 있는지 확인합니다. 그러나 모델이 변경되어서는 안 됩니다.
머신러닝의 활용
머신 러닝은 다양한 이유로 다양한 분야에서 사용됩니다. 거래 시스템을 보정하여 새로운 투자 기회를 식별할 수 있습니다. 마케팅 및 전자 상거래 플랫폼은 사용자의 인터넷 검색 기록 또는 이전 거래를 기반으로 사용자에게 정확하고 개인화된 추천을 제공하도록 조정할 수 있습니다. 대출 기관은 기계 학습을 통합하여 부실 대출을 예측하고 신용 위험 모델을 구축할 수 있습니다. 정보 허브는 기계 학습을 사용하여 전 세계의 방대한 뉴스 기사를 다룰 수 있습니다. 은행은 기계 학습 기술에서 사기 탐지 도구를 만들 수 있습니다 . 기업과 정부가 빅 데이터가 제공하는 기회를 더 잘 인식함에 따라 디지털에 정통한 시대에 기계 학습의 통합은 끝이 없습니다.
머신러닝 적용
기계 학습이 작동하는 방식은 금융 세계의 그림으로 더 잘 설명할 수 있습니다. 전통적으로 금융 연구원, 분석가, 자산 관리자 및 개인 투자자와 같은 증권 시장의 투자 주체는 수익성 있는 투자 결정을 내리기 위해 전 세계 여러 회사의 많은 정보를 샅샅이 뒤졌습니다. 그러나 일부 관련 정보는 미디어에 의해 널리 홍보되지 않을 수 있으며 해당 정보의 출처 국가에 거주하거나 회사의 직원이라는 이점이 있는 소수의 선별된 사람에게만 공개될 수 있습니다. 또한 주어진 시간 내에 인간이 수집하고 처리할 수 있는 정보는 매우 많습니다. 여기서 머신러닝이 등장합니다.
자산 관리 회사 는 투자 분석 및 연구 분야에서 기계 학습을 사용할 수 있습니다. 자산 관리자가 광산 주식에만 투자한다고 가정해 보겠습니다. 시스템에 내장된 모델은 웹을 스캔하고 기업, 산업, 도시 및 국가에서 모든 유형의 뉴스 이벤트를 수집하고 수집된 정보가 데이터 세트를 구성합니다. 회사의 자산 관리자와 연구원은 인적 능력과 지성을 사용하여 데이터 세트의 정보를 얻을 수 없었을 것입니다. 모델과 함께 구축된 매개변수는 데이터 세트에서 광산 회사, 탐사 부문에 대한 규제 정책 및 일부 국가의 정치적 이벤트에 대한 데이터만 추출합니다.
머신러닝의 예
광산 회사 XYZ가 남아프리카의 작은 마을에서 다이아몬드 광산을 발견했다고 가정해 보겠습니다. 광산 회사에 중점을 둔 자산 관리자의 손에 있는 기계 학습 도구는 이를 관련 데이터로 강조합니다. 그런 다음 머신 러닝 도구의 모델은 예측 분석 이라는 분석 도구를 사용 하여 광산 산업이 일정 기간 동안 수익성이 있는지 여부 또는 특정 시간에 가치가 상승할 가능성이 있는 광산 주식에 대한 예측을 수행합니다. 자산 관리자의 입력 없이 최근에 발견된 정보입니다. 이 정보는 자산 관리자에게 전달되어 포트폴리오를 분석하고 결정합니다. 자산 관리자는 수백만 달러를 XYZ 주식에 투자하기로 결정할 수 있습니다.
남아프리카 공화국의 광부들이 파업을 하는 것과 같은 불리한 상황이 발생하면 컴퓨터 알고리즘이 매개변수를 자동으로 조정하여 새로운 패턴을 생성합니다. 이렇게 하면 컴퓨터에 내장된 계산 모델이 세계 이벤트의 변경 사항이 있더라도 최신 상태를 유지하고 사람이 변경 사항을 반영하기 위해 코드를 조정할 필요가 없습니다. 자산 관리자는 이 새로운 데이터를 제때에 받았기 때문에 주식 을 종료함으로써 손실을 제한할 수 있습니다 .
하이라이트
머신 러닝은 의사 결정을 돕기 위해 전 세계에서 일관되고 쉽게 사용할 수 있는 엄청난 양의 정보를 구문 분석하는 데 유용합니다.
기계가 데이터를 식별하고 식별한 데이터에 대한 예측을 구축할 수 있도록 하는 복잡한 알고리즘 또는 소스 코드가 컴퓨터에 내장되어 있습니다.
머신러닝은 투자, 광고, 대출, 뉴스 정리, 사기 탐지 등 다양한 분야에 적용될 수 있습니다.
머신러닝은 사람의 개입 없이 컴퓨터 프로그램이 학습하고 새로운 데이터에 적응할 수 있다는 개념의 인공지능(AI) 영역입니다.
