Машинное обучение

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это концепция, согласно которой компьютерная программа может обучаться и адаптироваться к новым данным без вмешательства человека. Машинное обучение — это область искусственного интеллекта (ИИ), которая поддерживает встроенные алгоритмы компьютера в актуальном состоянии независимо от изменений в мировой экономике.

Понимание машинного обучения

Различные отрасли экономики имеют дело с огромными объемами данных, доступных в различных форматах из разрозненных источников. Огромный объем данных, известный как большие данные,. становится легкодоступным благодаря прогрессивному использованию технологий, в частности передовых вычислительных возможностей и облачных хранилищ. Компании и правительства осознают, что благодаря использованию больших данных можно извлечь огромную информацию, но им не хватает ресурсов и времени, необходимых для изучения огромного количества информации. Таким образом, меры искусственного интеллекта используются в различных отраслях для сбора, обработки, передачи и обмена полезной информацией из наборов данных. Одним из методов искусственного интеллекта, который все чаще используется для обработки больших данных, является машинное обучение.

Различные приложения данных машинного обучения формируются с помощью сложного алгоритма или исходного кода, встроенного в машину или компьютер. Этот программный код создает модель, которая идентифицирует данные и строит прогнозы на основе идентифицированных данных. Модель использует параметры, встроенные в алгоритм, для формирования шаблонов для процесса принятия решений. Когда новые или дополнительные данные становятся доступными, алгоритм автоматически настраивает параметры для проверки изменения шаблона, если таковое имеется. Однако модель не должна меняться.

Использование машинного обучения

Машинное обучение используется в разных отраслях по разным причинам. Торговые системы могут быть откалиброваны для выявления новых инвестиционных возможностей. Платформы для маркетинга и электронной коммерции можно настроить таким образом, чтобы предоставлять пользователям точные и персонализированные рекомендации на основе их истории поиска в Интернете или предыдущих транзакций. Кредитные учреждения могут использовать машинное обучение для прогнозирования безнадежных кредитов и построения модели кредитного риска. Информационные центры могут использовать машинное обучение для освещения огромного количества новостей со всех уголков мира. Банки могут создавать инструменты обнаружения мошенничества на основе методов машинного обучения. Внедрение машинного обучения в эпоху цифровых технологий бесконечно, поскольку предприятия и правительства все больше осознают возможности, которые открывают большие данные.

Применение машинного обучения

Как работает машинное обучение, можно лучше объяснить на примере финансового мира. Традиционно инвестиционные игроки на рынке ценных бумаг, такие как финансовые исследователи, аналитики, управляющие активами и индивидуальные инвесторы, просматривают большое количество информации от различных компаний по всему миру, чтобы принять выгодные инвестиционные решения. Тем не менее, некоторая относящаяся к делу информация может не распространяться в средствах массовой информации и может быть доступна только избранным, которые имеют преимущество в том, что они являются сотрудниками компании или резидентами страны, из которой поступает информация. Кроме того, существует ограниченное количество информации, которую люди могут собрать и обработать за определенный период времени. Здесь на помощь приходит машинное обучение.

Фирма по управлению активами может использовать машинное обучение в области инвестиционного анализа и исследований. Скажем, управляющий активами инвестирует только в акции горнодобывающей промышленности. Модель, встроенная в систему, сканирует Интернет и собирает все типы новостных событий от предприятий, отраслей, городов и стран, и эта собранная информация составляет набор данных. Управляющие активами и исследователи фирмы не смогли бы получить информацию из набора данных, используя свои человеческие силы и интеллект. Параметры, построенные вместе с моделью, извлекают из набора данных только данные о горнодобывающих компаниях, политике регулирования в секторе геологоразведки и политических событиях в избранных странах.

Пример машинного обучения

Скажем, горнодобывающая компания XYZ только что обнаружила алмазный рудник в маленьком городке в Южной Африке. Инструмент машинного обучения в руках управляющего активами, специализирующегося на горнодобывающих компаниях, выделит это как релевантные данные. Затем модель в инструменте машинного обучения будет использовать аналитический инструмент, называемый прогностической аналитикой,. чтобы делать прогнозы относительно того, будет ли горнодобывающая отрасль прибыльной в течение определенного периода времени, или какие акции горнодобывающих компаний, вероятно, вырастут в цене в определенное время, на основе обнаружена последняя информация без какого-либо участия со стороны управляющего активами. Эта информация передается управляющему активами для анализа и принятия решения по своему портфелю. Затем управляющий активами может принять решение инвестировать миллионы долларов в акции XYZ.

После неблагоприятного события, такого как забастовка горняков в Южной Африке, компьютерный алгоритм автоматически настраивает свои параметры для создания новой модели. Таким образом, вычислительная модель, встроенная в машину, остается актуальной даже при изменениях в мировых событиях, и человеку не нужно настраивать ее код для отражения изменений. Поскольку управляющий активами получил эти новые данные вовремя, он может ограничить свои убытки, выйдя из акций.

Особенности

• Машинное обучение полезно при анализе огромного количества информации, которая постоянно и легко доступна в мире, чтобы помочь в принятии решений.

• В компьютер встроен сложный алгоритм или исходный код, который позволяет машине идентифицировать данные и строить прогнозы на основе идентифицированных данных.

• Машинное обучение можно применять в самых разных областях, таких как инвестирование, реклама, кредитование, организация новостей, обнаружение мошенничества и многое другое.

• Машинное обучение — это область искусственного интеллекта (ИИ) с концепцией, согласно которой компьютерная программа может обучаться и адаптироваться к новым данным без вмешательства человека.