Pembelajaran Mesin

Apakah Pembelajaran Mesin?

Pembelajaran mesin ialah konsep bahawa program komputer boleh belajar dan menyesuaikan diri dengan data baharu tanpa campur tangan manusia. Pembelajaran mesin ialah bidang kecerdasan buatan (AI) yang mengekalkan algoritma terbina dalam komputer semasa tanpa mengira perubahan dalam ekonomi dunia.

Memahami Pembelajaran Mesin

Pelbagai sektor ekonomi sedang berurusan dengan sejumlah besar data yang tersedia dalam format berbeza daripada sumber yang berbeza. Jumlah data yang sangat besar, yang dikenali sebagai data besar,. menjadi mudah didapati dan boleh diakses disebabkan penggunaan teknologi yang progresif, khususnya keupayaan pengkomputeran termaju dan storan awan. Syarikat dan kerajaan menyedari pandangan besar yang boleh diperoleh daripada memanfaatkan data besar tetapi kekurangan sumber dan masa yang diperlukan untuk menyisir kekayaan maklumatnya. Oleh itu, langkah-langkah kecerdasan buatan sedang digunakan oleh industri yang berbeza untuk mengumpulkan, memproses, berkomunikasi dan berkongsi maklumat berguna daripada set data. Satu kaedah AI yang semakin digunakan untuk pemprosesan data besar ialah pembelajaran mesin.

Pelbagai aplikasi data pembelajaran mesin dibentuk melalui algoritma kompleks atau kod sumber yang dibina ke dalam mesin atau komputer. Kod pengaturcaraan ini mencipta model yang mengenal pasti data dan membina ramalan di sekitar data yang dikenal pastinya. Model ini menggunakan parameter yang dibina dalam algoritma untuk membentuk corak untuk proses membuat keputusannya. Apabila data baharu atau tambahan tersedia, algoritma melaraskan parameter secara automatik untuk menyemak perubahan corak, jika ada. Walau bagaimanapun, model itu tidak sepatutnya berubah.

Penggunaan Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin digunakan dalam sektor yang berbeza untuk pelbagai sebab. Sistem perdagangan boleh ditentukur untuk mengenal pasti peluang pelaburan baharu. Platform pemasaran dan e-dagang boleh ditala untuk memberikan cadangan yang tepat dan diperibadikan kepada pengguna mereka berdasarkan sejarah carian internet pengguna atau transaksi sebelumnya. Institusi pinjaman boleh menggabungkan pembelajaran mesin untuk meramalkan pinjaman lapuk dan membina model risiko kredit. Hab maklumat boleh menggunakan pembelajaran mesin untuk merangkumi sejumlah besar cerita berita dari seluruh pelusuk dunia. Bank boleh mencipta alat pengesanan penipuan daripada teknik pembelajaran mesin. Penggabungan pembelajaran mesin dalam era celik digital tidak berkesudahan apabila perniagaan dan kerajaan semakin menyedari peluang yang diberikan oleh data besar.

Aplikasi Pembelajaran Mesin

Cara pembelajaran mesin berfungsi boleh dijelaskan dengan lebih baik melalui ilustrasi dalam dunia kewangan. Secara tradisinya, pemain pelaburan dalam pasaran sekuriti seperti penyelidik kewangan, penganalisis, pengurus aset dan pelabur individu mencari melalui banyak maklumat daripada syarikat yang berbeza di seluruh dunia untuk membuat keputusan pelaburan yang menguntungkan. Walau bagaimanapun, beberapa maklumat berkaitan mungkin tidak dihebahkan secara meluas oleh media dan mungkin hanya diketahui oleh segelintir orang terpilih yang mempunyai kelebihan menjadi pekerja syarikat atau penduduk negara tempat maklumat itu berasal. Selain itu, hanya terdapat begitu banyak maklumat yang boleh dikumpulkan dan diproses oleh manusia dalam tempoh masa tertentu. Di sinilah pembelajaran mesin masuk.

Firma pengurusan aset boleh menggunakan pembelajaran mesin dalam analisis pelaburan dan bidang penyelidikannya. Katakan pengurus aset hanya melabur dalam saham perlombongan. Model terbina dalam sistem mengimbas web dan mengumpulkan semua jenis acara berita daripada perniagaan, industri, bandar dan negara, dan maklumat yang dikumpul ini membentuk set data. Pengurus aset dan penyelidik firma itu tidak akan dapat mendapatkan maklumat dalam set data menggunakan kuasa manusia dan intelek mereka. Parameter yang dibina bersama model hanya mengekstrak data tentang syarikat perlombongan, dasar kawal selia mengenai sektor penerokaan dan peristiwa politik di negara terpilih daripada set data.

Contoh Pembelajaran Mesin

Katakan syarikat perlombongan XYZ baru sahaja menemui lombong berlian di sebuah bandar kecil di Afrika Selatan. Alat pembelajaran mesin di tangan pengurus aset yang memberi tumpuan kepada syarikat perlombongan akan menyerlahkan ini sebagai data yang berkaitan. Model dalam alat pembelajaran mesin kemudiannya akan menggunakan alat analitik yang dipanggil analitik ramalan untuk membuat ramalan sama ada industri perlombongan akan menguntungkan untuk satu tempoh masa, atau saham perlombongan mana yang berkemungkinan meningkat dalam nilai pada masa tertentu, berdasarkan maklumat terkini ditemui, tanpa sebarang input daripada pengurus aset. Maklumat ini disampaikan kepada pengurus aset untuk menganalisis dan membuat keputusan untuk portfolio mereka. Pengurus aset kemudiannya boleh membuat keputusan untuk melabur berjuta-juta dolar ke dalam saham XYZ.

Berikutan peristiwa yang tidak menguntungkan, seperti pelombong Afrika Selatan yang melancarkan mogok, algoritma komputer melaraskan parameternya secara automatik untuk mencipta corak baharu. Dengan cara ini, model pengiraan yang dibina ke dalam mesin kekal terkini walaupun dengan perubahan dalam peristiwa dunia dan tanpa memerlukan manusia mengubah kodnya untuk mencerminkan perubahan. Oleh kerana pengurus aset menerima data baharu ini tepat pada masanya, mereka dapat mengehadkan kerugian mereka dengan keluar dari stok.

Sorotan

Pembelajaran mesin berguna dalam menghuraikan sejumlah besar maklumat yang secara konsisten dan sedia tersedia di dunia untuk membantu dalam membuat keputusan.
Algoritma atau kod sumber yang kompleks dibina ke dalam komputer yang membolehkan mesin mengenal pasti data dan membina ramalan di sekitar data yang dikenal pastinya.
Pembelajaran mesin boleh digunakan dalam pelbagai bidang, seperti dalam pelaburan, pengiklanan, pemberian pinjaman, penyusunan berita, pengesanan penipuan dan banyak lagi.
Pembelajaran mesin ialah bidang kecerdasan buatan (AI) dengan konsep bahawa program komputer boleh belajar dan menyesuaikan diri dengan data baharu tanpa campur tangan manusia.