Nauczanie maszynowe

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe to koncepcja, zgodnie z którą program komputerowy może uczyć się i dostosowywać do nowych danych bez interwencji człowieka. Uczenie maszynowe to dziedzina sztucznej inteligencji (AI), która utrzymuje aktualność wbudowanych algorytmów komputera niezależnie od zmian w światowej gospodarce.

Zrozumienie uczenia maszynowego

Różne sektory gospodarki mają do czynienia z ogromnymi ilościami danych dostępnych w różnych formatach z różnych źródeł. Ogromna ilość danych, znana jako big data,. staje się łatwo dostępna dzięki postępującemu wykorzystaniu technologii, w szczególności zaawansowanych możliwości obliczeniowych i przechowywania w chmurze. Firmy i rządy zdają sobie sprawę z ogromnego wglądu, jaki można uzyskać dzięki wykorzystaniu dużych zbiorów danych, ale brakuje im zasobów i czasu wymaganych do przeczesania bogactwa informacji. W związku z tym różne branże wykorzystują środki sztucznej inteligencji do gromadzenia, przetwarzania, komunikowania i udostępniania przydatnych informacji ze zbiorów danych. Jedną z metod sztucznej inteligencji, która jest coraz częściej wykorzystywana do przetwarzania dużych zbiorów danych, jest uczenie maszynowe.

Różne aplikacje danych uczenia maszynowego są tworzone za pomocą złożonego algorytmu lub kodu źródłowego wbudowanego w maszynę lub komputer. Ten kod programistyczny tworzy model, który identyfikuje dane i buduje prognozy wokół danych, które identyfikuje. Model wykorzystuje parametry wbudowane w algorytm do tworzenia wzorców dla swojego procesu decyzyjnego. Gdy nowe lub dodatkowe dane stają się dostępne, algorytm automatycznie dostosowuje parametry w celu sprawdzenia ewentualnej zmiany wzorca. Jednak model nie powinien się zmienić.

Zastosowania uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe jest wykorzystywane w różnych sektorach z różnych powodów. Systemy transakcyjne można skalibrować w celu identyfikacji nowych możliwości inwestycyjnych. Platformy marketingowe i e-commerce można dostroić, aby dostarczać użytkownikom dokładne i spersonalizowane rekomendacje na podstawie historii wyszukiwania użytkowników w Internecie lub wcześniejszych transakcji. Instytucje pożyczkowe mogą włączyć uczenie maszynowe do przewidywania złych kredytów i budowania modelu ryzyka kredytowego. Centra informacyjne mogą korzystać z uczenia maszynowego, aby relacjonować ogromne ilości wiadomości ze wszystkich zakątków świata. Banki mogą tworzyć narzędzia do wykrywania oszustw na podstawie technik uczenia maszynowego. Wdrażanie uczenia maszynowego w erze cyfrowej jest nieskończone, ponieważ firmy i rządy stają się coraz bardziej świadome możliwości, jakie stwarza big data.

Zastosowanie uczenia maszynowego

Sposób działania uczenia maszynowego można lepiej wyjaśnić na przykładzie świata finansów. Tradycyjnie gracze inwestycyjni na rynku papierów wartościowych, tacy jak badacze finansowi, analitycy, zarządzający aktywami i inwestorzy indywidualni, przeglądają wiele informacji z różnych firm na całym świecie, aby podejmować opłacalne decyzje inwestycyjne. Jednak niektóre istotne informacje mogą nie być szeroko publikowane w mediach i mogą być dostępne tylko dla nielicznych, którzy mają tę przewagę, że są pracownikami firmy lub mieszkańcami kraju, z którego pochodzą. Ponadto jest tylko tyle informacji, które ludzie mogą zebrać i przetworzyć w określonym czasie. Tu właśnie pojawia się uczenie maszynowe.

Firma zarządzająca aktywami może wykorzystywać uczenie maszynowe w swoim obszarze analizy inwestycji i badań. Powiedzmy, że zarządzający aktywami inwestuje tylko w akcje górnicze. Model wbudowany w system skanuje sieć i zbiera wszelkiego rodzaju wiadomości z firm, branż, miast i krajów, a zebrane informacje tworzą zestaw danych. Zarządzający aktywami i badacze firmy nie byliby w stanie uzyskać informacji z zestawu danych przy użyciu swoich ludzkich zdolności i intelektów. Parametry zbudowane wraz z modelem wyodrębniają ze zbioru tylko dane o spółkach wydobywczych, polityce regulacyjnej w sektorze wydobywczym oraz wydarzeniach politycznych w wybranych krajach.

Przykład uczenia maszynowego

Powiedzmy, że firma wydobywcza XYZ właśnie odkryła kopalnię diamentów w małym miasteczku w RPA. Narzędzie do uczenia maszynowego w rękach menedżera aktywów, który koncentruje się na firmach wydobywczych, podkreśliłoby to jako istotne dane. Model w narzędziu do uczenia maszynowego wykorzystywałby następnie narzędzie analityczne zwane analityką predykcyjną do przewidywania, czy przemysł wydobywczy będzie opłacalny przez pewien czas lub które akcje górnicze prawdopodobnie wzrosną w określonym czasie, w oparciu o odkryte najnowsze informacje, bez żadnego wkładu ze strony zarządzającego aktywami. Informacje te są przekazywane do zarządzającego aktywami w celu przeanalizowania i podjęcia decyzji dotyczącej ich portfela. Zarządzający aktywami może wówczas podjąć decyzję o zainwestowaniu milionów dolarów w akcje XYZ.

Po niekorzystnym wydarzeniu, takim jak strajk górników z RPA, algorytm komputerowy automatycznie dostosowuje swoje parametry, aby stworzyć nowy wzorzec. W ten sposób model obliczeniowy wbudowany w maszynę pozostaje aktualny nawet przy zmianach wydarzeń na świecie i bez potrzeby dostosowywania kodu przez człowieka w celu odzwierciedlenia zmian. Ponieważ zarządzający aktywami otrzymał te nowe dane na czas, jest w stanie ograniczyć swoje straty poprzez wyjście z zapasów.

Przegląd najważniejszych wydarzeń

• Uczenie maszynowe jest przydatne w analizowaniu ogromnej ilości informacji, które są konsekwentnie i łatwo dostępne na całym świecie, aby pomóc w podejmowaniu decyzji.

• Złożony algorytm lub kod źródłowy jest wbudowany w komputer, który umożliwia maszynie identyfikację danych i budowanie prognoz na podstawie danych, które identyfikuje.

• Uczenie maszynowe może być stosowane w różnych obszarach, takich jak inwestowanie, reklama, udzielanie pożyczek, organizowanie wiadomości, wykrywanie oszustw i nie tylko.

• Uczenie maszynowe to obszar sztucznej inteligencji (AI) z koncepcją, której program komputerowy może uczyć się i dostosowywać do nowych danych bez interwencji człowieka.