Maskinlæring
Hva er maskinlæring?
Maskinlæring er konseptet som et dataprogram kan lære og tilpasse seg til nye data uten menneskelig innblanding. Maskinlæring er et felt av kunstig intelligens (AI) som holder datamaskinens innebygde algoritmer oppdatert uavhengig av endringer i den verdensomspennende økonomien.
Forstå maskinlæring
Ulike sektorer av økonomien har å gjøre med enorme mengder data tilgjengelig i forskjellige formater fra forskjellige kilder. Den enorme mengden data, kjent som big data,. blir lett tilgjengelig og tilgjengelig på grunn av den progressive bruken av teknologi, spesielt avanserte datafunksjoner og skylagring. Bedrifter og myndigheter innser den enorme innsikten som kan oppnås ved å bruke store data, men mangler ressursene og tiden som kreves for å finne informasjonsrikdommen. Som sådan blir kunstig intelligens-tiltak brukt av forskjellige bransjer for å samle, behandle, kommunisere og dele nyttig informasjon fra datasett. En metode for kunstig intelligens som i økende grad brukes til behandling av store data er maskinlæring.
De ulike dataapplikasjonene for maskinlæring dannes gjennom en kompleks algoritme eller kildekode innebygd i maskinen eller datamaskinen. Denne programmeringskoden lager en modell som identifiserer dataene og bygger spådommer rundt dataene den identifiserer. Modellen bruker parametere innebygd i algoritmen for å danne mønstre for beslutningsprosessen. Når nye eller tilleggsdata blir tilgjengelige, justerer algoritmen automatisk parametrene for å se etter en mønsterendring, hvis noen. Modellen bør imidlertid ikke endres.
Bruk av maskinlæring
Maskinlæring brukes i ulike sektorer av ulike årsaker. Handelssystemer kan kalibreres for å identifisere nye investeringsmuligheter. Markedsførings- og e-handelsplattformer kan innstilles for å gi nøyaktige og personlige anbefalinger til brukerne sine basert på brukernes søkehistorikk på internett eller tidligere transaksjoner. Låneinstitusjoner kan innlemme maskinlæring for å forutsi dårlige lån og bygge en kredittrisikomodell. Informasjonsknutepunkter kan bruke maskinlæring til å dekke enorme mengder nyheter fra alle verdenshjørner. Banker kan lage svindeldeteksjonsverktøy fra maskinlæringsteknikker. Inkorporeringen av maskinlæring i den digitale æraen er uendelig ettersom bedrifter og myndigheter blir mer bevisste på mulighetene som big data gir.
Anvendelse av maskinlæring
Hvordan maskinlæring fungerer kan bedre forklares med en illustrasjon i finansverdenen. Tradisjonelt leter investeringsaktører i verdipapirmarkedet som finansforskere, analytikere, kapitalforvaltere og individuelle investorer gjennom mye informasjon fra forskjellige selskaper rundt om i verden for å ta lønnsomme investeringsbeslutninger. Det kan imidlertid hende at noe relevant informasjon ikke blir mye publisert av media og kan være tilgjengelig for bare noen få utvalgte som har fordelen av å være ansatte i selskapet eller innbyggere i landet hvor informasjonen stammer fra. I tillegg er det bare så mye informasjon mennesker kan samle inn og behandle innenfor en gitt tidsramme. Det er her maskinlæring kommer inn.
Et kapitalforvaltningsfirma kan bruke maskinlæring i sitt investeringsanalyse- og forskningsområde. Si at kapitalforvalteren kun investerer i gruveaksjer. Modellen som er innebygd i systemet skanner nettet og samler inn alle typer nyhetshendelser fra bedrifter, industrier, byer og land, og denne informasjonen som samles utgjør datasettet. Kapitalforvalterne og forskerne i firmaet ville ikke ha vært i stand til å få informasjonen i datasettet ved å bruke deres menneskelige krefter og intellekt. Parametrene bygget sammen med modellen trekker bare ut data om gruveselskaper, regulatoriske retningslinjer for letesektoren og politiske hendelser i utvalgte land fra datasettet.
Eksempel på maskinlæring
La oss si at gruveselskapet XYZ nettopp oppdaget en diamantgruve i en liten by i Sør-Afrika. Et maskinlæringsverktøy i hendene på en kapitalforvalter som fokuserer på gruveselskaper vil fremheve dette som relevante data. Modellen i maskinlæringsverktøyet vil da bruke et analyseverktøy kalt prediktiv analyse for å gi spådommer om hvorvidt gruveindustrien vil være lønnsom i en tidsperiode, eller hvilke gruveaksjer som sannsynligvis vil øke i verdi på et bestemt tidspunkt, basert på nylig oppdaget informasjon, uten innspill fra kapitalforvalteren. Denne informasjonen videresendes til kapitalforvalteren for å analysere og ta en beslutning for deres portefølje. Kapitalforvalteren kan da ta en beslutning om å investere millioner av dollar i XYZ-aksjer.
I kjølvannet av en ugunstig hendelse, for eksempel at sørafrikanske gruvearbeidere streiker, justerer datamaskinalgoritmen parameterne sine automatisk for å skape et nytt mønster. På denne måten forblir beregningsmodellen innebygd i maskinen oppdatert selv med endringer i verdensbegivenheter og uten at et menneske trenger å justere koden for å gjenspeile endringene. Fordi kapitalforvalteren mottok disse nye dataene i tide, kan de begrense tapene sine ved å gå ut av aksjen.
Høydepunkter
Maskinlæring er nyttig for å analysere den enorme mengden informasjon som er konsekvent og lett tilgjengelig i verden for å hjelpe til med beslutningstaking.
En kompleks algoritme eller kildekode er innebygd i en datamaskin som gjør det mulig for maskinen å identifisere data og bygge spådommer rundt dataene den identifiserer.
Maskinlæring kan brukes på en rekke områder, for eksempel ved investering, annonsering, utlån, organisering av nyheter, svindeloppdagelse og mer.
– Maskinlæring er et område for kunstig intelligens (AI) med et konsept som et dataprogram kan lære og tilpasse seg til nye data uten menneskelig innblanding.
