Что такое машинное обучение?
Машинное обучение - это концепция, которую компьютерная программа может изучать и адаптировать к новым данным без вмешательства человека. Машинное обучение - это область искусственного интеллекта (ИИ), которая поддерживает встроенные алгоритмы компьютера независимо от изменений в мировой экономике.
Объяснение машинного обучения
Различные сектора экономики имеют дело с огромными объемами данных, доступных в разных форматах из разнородных источников. Огромный объем данных, известный как большие данные, становится легко доступным и доступным благодаря прогрессивному использованию технологий. Компании и правительства осознают огромную проницательность, которую можно получить, используя большие данные, но им не хватает ресурсов и времени, необходимых для того, чтобы пролистать богатство информации. Таким образом, в различных отраслях промышленности используются меры искусственного интеллекта для сбора, обработки, обмена и обмена полезной информацией из наборов данных. Одним из методов ИИ, который все чаще используется для обработки больших данных, является машинное обучение.
Приложения машинного обучения
Различные приложения данных машинного обучения формируются посредством сложного алгоритма или исходного кода, встроенного в машину или компьютер. Этот программный код создает модель, которая идентифицирует данные и строит прогнозы вокруг данных, которые он идентифицирует. 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 таковые имеются. Однако модель не должна меняться.
Машинное обучение используется в разных секторах по разным причинам. Торговые системы могут быть откалиброваны для выявления новых инвестиционных возможностей. Платформы маркетинга и электронной коммерции могут быть настроены для предоставления точных и персонализированных рекомендаций своим пользователям на основе истории поиска пользователей в Интернете или предыдущих транзакций. Кредитные учреждения могут использовать машинное обучение для прогнозирования проблемных 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 с помощью методов машинного обучения. Интеграция машинного обучения в эпоху цифровых технологий бесконечна, так как компании и правительства становятся более осведомленными о возможностях, которые предоставляют большие данные.
Как работает машинное обучение
Как работает машинное обучение, можно лучше объяснить на примере финансового мира. Традиционно такие игроки на рынке ценных бумаг, как финансовые исследователи, аналитики, управляющие активами, индивидуальные инвесторы, анализируют множество информации от разных компаний по всему миру для принятия выгодных инвестиционных решений. Тем не менее, некоторая соответствующая информация не может быть широко обнародована средствами массовой информации и может быть доступна только избранным, которые имеют преимущество быть сотрудниками компании или резидентами страны, откуда происходит информация. Кроме того, есть очень много информации, которую люди могут собирать и обрабатывать в течение определенного периода времени. Это где машинное обучение приходит.
Фирма по управлению активами может использовать машинное обучение в области анализа инвестиций и исследований. Скажем, управляющий активами инвестирует только в добычу. Модель, встроенная в систему, сканирует Интернет и собирает все виды 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 в наборе данных, используя свои человеческие силы и интеллект. Параметры, построенные вместе с моделью, извлекают из данных только данные о горнодобывающих компаниях, нормативной политике в области разведки и политических событиях в отдельных странах. Скажем, горнодобывающая компания XYZ только что обнаружила алмазный рудник в небольшом городке в Южной Африке, и приложение для машинного обучения выделит это как соответствующие данные. Затем модель может использовать аналитический инструмент, называемый предиктивной аналитикой, для прогнозирования того, будет ли горнодобывающая отрасль прибыльной в течение определенного периода времени или какие запасы полезных ископаемых могут увеличиться в цене в определенное время. Эта информация передается управляющему активами для анализа и принятия решения по его портфелю. Управляющий активами может принять решение инвестировать миллионы долларов в акции XYZ.
После неблагоприятного события, такого как бастующие южноафриканские шахтеры, компьютерный алгоритм автоматически настраивает свои параметры для создания нового шаблона. Таким образом, вычислительная модель, встроенная в машину, остается актуальной даже при изменениях мировых событий, и при этом не требуется, чтобы человек настраивал свой код для отражения изменений. Поскольку управляющие активами получили эти новые данные вовремя, они могут ограничить свои потери, выйдя из акции.
