Makine öğrenme
Makine Öğrenimi Nedir?
Makine öğrenimi, bir bilgisayar programının insan müdahalesi olmadan öğrenebileceği ve yeni verilere uyum sağlayabileceği kavramdır. Makine öğrenimi, dünya çapındaki ekonomideki değişikliklerden bağımsız olarak bir bilgisayarın yerleşik algoritmalarını güncel tutan bir yapay zeka (AI) alanıdır .
Makine Öğrenimini Anlama
Ekonominin çeşitli sektörleri, farklı kaynaklardan farklı formatlarda mevcut olan büyük miktarda veri ile uğraşmaktadır. Büyük veri olarak bilinen muazzam miktardaki veri, teknolojinin, özellikle gelişmiş bilgi işlem yetenekleri ve bulut depolamanın aşamalı kullanımı nedeniyle kolayca erişilebilir ve erişilebilir hale geliyor. Şirketler ve hükümetler, büyük verilerden yararlanarak elde edilebilecek büyük içgörülerin farkındalar, ancak bilgi zenginliğini taramak için gereken kaynaklara ve zamana sahip değiller. Bu nedenle, farklı endüstriler tarafından veri kümelerinden faydalı bilgileri toplamak, işlemek, iletmek ve paylaşmak için yapay zeka önlemleri kullanılmaktadır. Büyük veri işleme için giderek daha fazla kullanılan bir yapay zeka yöntemi, makine öğrenimidir.
Makine öğreniminin çeşitli veri uygulamaları, makineye veya bilgisayara entegre edilmiş karmaşık bir algoritma veya kaynak koduyla oluşturulur. Bu programlama kodu, verileri tanımlayan ve tanımladığı veriler etrafında tahminler oluşturan bir model oluşturur. Model, karar verme süreci için kalıplar oluşturmak için algoritmada yerleşik parametreleri kullanır. Yeni veya ek veriler mevcut olduğunda, algoritma, varsa, bir model değişikliğini kontrol etmek için parametreleri otomatik olarak ayarlar. Ancak model değişmemelidir.
Makine Öğreniminin Kullanımları
Makine öğrenmesi farklı sektörlerde çeşitli nedenlerle kullanılmaktadır. Ticaret sistemleri, yeni yatırım fırsatlarını belirlemek için kalibre edilebilir. Pazarlama ve e-ticaret platformları, kullanıcıların internet arama geçmişine veya önceki işlemlerine dayalı olarak kullanıcılarına doğru ve kişiselleştirilmiş öneriler sunacak şekilde ayarlanabilir. Borç veren kurumlar, kötü kredileri tahmin etmek ve bir kredi riski modeli oluşturmak için makine öğrenimini kullanabilir. Bilgi merkezleri, dünyanın her köşesinden çok sayıda haber hikayesini kapsamak için makine öğrenimini kullanabilir. Bankalar, makine öğrenimi tekniklerinden dolandırıcılık tespit araçları oluşturabilir . İşletmeler ve hükümetler büyük verinin sunduğu fırsatların daha fazla farkına vardıkça, dijital bilgi çağına makine öğreniminin dahil edilmesi sonsuzdur.
Makine Öğrenimi Uygulaması
Makine öğreniminin nasıl çalıştığı, finans dünyasındaki bir örnekle daha iyi açıklanabilir. Geleneksel olarak, finansal araştırmacılar, analistler, varlık yöneticileri ve bireysel yatırımcılar gibi menkul kıymetler piyasasındaki yatırım oyuncuları, karlı yatırım kararları almak için dünya çapındaki farklı şirketlerden gelen birçok bilgiyi araştırır. Bununla birlikte, ilgili bazı bilgiler medya tarafından geniş çapta yayınlanmayabilir ve yalnızca şirketin çalışanı olma avantajına sahip olan veya bilgilerin geldiği ülkenin sakinleri olma avantajına sahip olan seçilmiş birkaç kişiye özel olabilir. Ayrıca, belirli bir zaman çerçevesinde insanların toplayabileceği ve işleyebileceği kadar bilgi vardır. İşte burada makine öğrenimi devreye giriyor.
Bir varlık yönetimi firması, yatırım analizi ve araştırma alanında makine öğrenimini kullanabilir. Varlık yöneticisinin yalnızca madencilik stoklarına yatırım yaptığını söyleyin. Sistemde yerleşik model web'i tarar ve işletmelerden, endüstrilerden, şehirlerden ve ülkelerden her türlü haber olayını toplar ve toplanan bu bilgiler veri setini oluşturur. Firmanın varlık yöneticileri ve araştırmacıları, insan güçlerini ve akıllarını kullanarak veri setindeki bilgileri elde edemezlerdi. Modelle birlikte oluşturulan parametreler, veri setinden yalnızca madencilik şirketleri, arama sektörüyle ilgili düzenleyici politikalar ve belirli ülkelerdeki siyasi olaylar hakkındaki verileri çıkarır.
Makine Öğrenimi Örneği
Madencilik şirketi XYZ'nin Güney Afrika'da küçük bir kasabada bir elmas madeni keşfettiğini söyleyin. Madencilik şirketlerine odaklanan bir varlık yöneticisinin elindeki bir makine öğrenimi aracı, bunu ilgili veriler olarak vurgulayacaktır. Makine öğrenimi aracındaki model, daha sonra , madencilik endüstrisinin belirli bir süre için karlı olup olmayacağı veya belirli bir zamanda hangi madencilik stoklarının değerinin artacağı konusunda tahminlerde bulunmak için tahmine dayalı analitik adı verilen bir analitik aracı kullanır. varlık yöneticisinden herhangi bir girdi olmadan keşfedilen en son bilgiler. Bu bilgi, portföylerini analiz etmesi ve karar vermesi için varlık yöneticisine iletilir. Varlık yöneticisi daha sonra XYZ hissesine milyonlarca dolar yatırım yapma kararı alabilir.
Güney Afrikalı madencilerin greve gitmesi gibi olumsuz bir olayın ardından, bilgisayar algoritması yeni bir model oluşturmak için parametrelerini otomatik olarak ayarlar. Bu şekilde, makinede yerleşik olan hesaplama modeli, dünya olaylarındaki değişikliklerle ve değişiklikleri yansıtmak için bir insanın kodunu değiştirmesine gerek kalmadan güncel kalır. Varlık yöneticisi bu yeni verileri zamanında aldığı için stoktan çıkarak kayıplarını sınırlayabilir .
Öne Çıkanlar
Makine öğrenimi, karar vermede yardımcı olmak için dünyada tutarlı ve hazır olan muazzam miktarda bilgiyi ayrıştırmada faydalıdır.
Bir bilgisayara, makinenin verileri tanımlamasına ve tanımladığı veriler etrafında tahminler oluşturmasına olanak tanıyan karmaşık bir algoritma veya kaynak kodu yerleştirilmiştir.
Makine öğrenimi, yatırım, reklam, borç verme, haber düzenleme, dolandırıcılık tespiti ve daha fazlası gibi çeşitli alanlarda uygulanabilir.
Makine öğrenimi, bir bilgisayar programının insan müdahalesi olmadan öğrenebileceği ve yeni verilere adapte olabileceği bir konsepte sahip bir yapay zeka (AI) alanıdır.
