Aprendizado de máquina
O que é aprendizado de máquina?
O aprendizado de máquina é o conceito de que um programa de computador pode aprender e se adaptar a novos dados sem intervenção humana. O aprendizado de máquina é um campo da inteligência artificial (IA) que mantém os algoritmos integrados de um computador atualizados, independentemente das mudanças na economia mundial.
Entendendo o aprendizado de máquina
Vários setores da economia estão lidando com enormes quantidades de dados disponíveis em diferentes formatos de fontes díspares. A enorme quantidade de dados, conhecida como big data,. está se tornando facilmente disponível e acessível devido ao uso progressivo da tecnologia, especificamente recursos avançados de computação e armazenamento em nuvem. Empresas e governos percebem os enormes insights que podem ser obtidos com o uso de big data, mas carecem dos recursos e do tempo necessários para vasculhar sua riqueza de informações. Como tal, medidas de inteligência artificial estão sendo empregadas por diferentes indústrias para coletar, processar, comunicar e compartilhar informações úteis de conjuntos de dados. Um método de IA que é cada vez mais utilizado para processamento de big data é o aprendizado de máquina.
As várias aplicações de dados do aprendizado de máquina são formadas por meio de um algoritmo complexo ou código-fonte embutido na máquina ou computador. Esse código de programação cria um modelo que identifica os dados e cria previsões em torno dos dados que identifica. O modelo utiliza parâmetros construídos no algoritmo para formar padrões para seu processo de tomada de decisão. Quando dados novos ou adicionais ficam disponíveis, o algoritmo ajusta automaticamente os parâmetros para verificar se há uma mudança de padrão, se houver. No entanto, o modelo não deve mudar.
Usos do aprendizado de máquina
O aprendizado de máquina é usado em diferentes setores por vários motivos. Os sistemas de negociação podem ser calibrados para identificar novas oportunidades de investimento. As plataformas de marketing e e-commerce podem ser ajustadas para fornecer recomendações precisas e personalizadas aos seus usuários com base no histórico de buscas na internet dos usuários ou em transações anteriores. As instituições de crédito podem incorporar o aprendizado de máquina para prever empréstimos ruins e construir um modelo de risco de crédito. Os hubs de informações podem usar o aprendizado de máquina para cobrir grandes quantidades de notícias de todos os cantos do mundo. Os bancos podem criar ferramentas de detecção de fraudes a partir de técnicas de aprendizado de máquina. A incorporação do aprendizado de máquina na era digital é infinita, à medida que empresas e governos se tornam mais conscientes das oportunidades que o big data apresenta.
Aplicação de Aprendizado de Máquina
Como o aprendizado de máquina funciona pode ser melhor explicado por uma ilustração no mundo financeiro. Tradicionalmente, os investidores no mercado de valores mobiliários, como pesquisadores financeiros, analistas, gestores de ativos e investidores individuais, vasculham muitas informações de diferentes empresas ao redor do mundo para tomar decisões de investimento lucrativas. No entanto, algumas informações pertinentes podem não ser amplamente divulgadas pela mídia e podem estar a par de apenas alguns seletos que têm a vantagem de serem funcionários da empresa ou residentes no país de origem da informação. Além disso, há tanta informação que os humanos podem coletar e processar dentro de um determinado período de tempo. É aí que entra o aprendizado de máquina.
Uma empresa de gestão de ativos pode empregar aprendizado de máquina em sua área de análise e pesquisa de investimentos. Digamos que o gestor de ativos invista apenas em ações de mineração. O modelo embutido no sistema varre a web e coleta todos os tipos de eventos de notícias de empresas, indústrias, cidades e países, e essas informações coletadas compõem o conjunto de dados. Os gerentes de ativos e pesquisadores da empresa não seriam capazes de obter as informações no conjunto de dados usando seus poderes e intelectos humanos. Os parâmetros construídos ao lado do modelo extraem apenas dados sobre empresas de mineração, políticas regulatórias do setor de exploração e eventos políticos em países selecionados do conjunto de dados.
Exemplo de aprendizado de máquina
Digamos que a mineradora XYZ acabou de descobrir uma mina de diamantes em uma pequena cidade na África do Sul. Uma ferramenta de aprendizado de máquina nas mãos de um gestor de ativos com foco em mineradoras destacaria isso como dado relevante. O modelo na ferramenta de aprendizado de máquina usaria uma ferramenta de análise chamada análise preditiva para fazer previsões sobre se o setor de mineração será lucrativo por um período de tempo ou quais ações de mineração provavelmente aumentarão em valor em um determinado momento, com base no informações recentes descobertas, sem qualquer entrada do gestor de ativos. Essas informações são repassadas ao gestor de ativos para análise e tomada de decisão sobre seu portfólio. O gestor de ativos pode então tomar a decisão de investir milhões de dólares em ações XYZ.
Na esteira de um evento desfavorável, como mineiros sul-africanos entrando em greve, o algoritmo do computador ajusta seus parâmetros automaticamente para criar um novo padrão. Dessa forma, o modelo computacional embutido na máquina permanece atualizado mesmo com mudanças nos eventos mundiais e sem a necessidade de um humano ajustar seu código para refletir as mudanças. Como o gestor de ativos recebeu esses novos dados a tempo, eles podem limitar suas perdas saindo do estoque.
Destaques
O aprendizado de máquina é útil para analisar a imensa quantidade de informações que estão consistente e prontamente disponíveis no mundo para auxiliar na tomada de decisões.
Um algoritmo complexo ou código-fonte é embutido em um computador que permite que a máquina identifique dados e construa previsões em torno dos dados que ela identifica.
O aprendizado de máquina pode ser aplicado em várias áreas, como investimentos, publicidade, empréstimos, organização de notícias, detecção de fraudes e muito mais.
O aprendizado de máquina é uma área da inteligência artificial (IA) com o conceito de que um programa de computador pode aprender e se adaptar a novos dados sem intervenção humana.
