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 актуальность встроенных алгоритмов компьютера независимо от изменений в мировой экономике.

Ключевые моменты

  • Машинное обучение – это область искусственного интеллекта (ИИ), концепция которой заключается в том, что компьютерная программа может обучаться и адаптироваться к новым данным без вмешательства человека.
  • В компьютер встроен сложный алгоритм или исходный код, который позволяет машине идентифицировать данные и строить прогнозы на основе идентифицируемых данных.
  • Машинное обучение полезно для анализа огромного количества информации, которая постоянно и легко доступна в мире, чтобы помочь в принятии решений.
  • Машинное обучение можно применять в самых разных областях, таких как инвестирование, реклама, кредитование, организация новостей, обнаружение мошенничества и т. Д.

Понимание машинного обучения

Различные секторы экономики имеют дело с огромными объемами данных, доступных в разных форматах из разрозненных источников. Огромный объем данных, известный как большие данные , становится легко доступным благодаря прогрессивному использованию технологий, в частности, расширенных вычислительных возможностей и облачного хранилища. Компании и правительства осознают огромные возможности понимания, которые можно получить, используя большие данные, но им не хватает ресурсов и времени, необходимых для изучения огромного объема информации. Таким образом, меры искусственного интеллекта используются различными отраслями 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 машинного обучения для работы с данными 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 идентифицируемых данных. Модель использует параметры, встроенные в алгоритм, для формирования шаблонов для процесса принятия решений. Когда становятся доступны новые или дополнительные данные, алгоритм автоматически настраивает параметры, чтобы проверить изменение шаблона, если таковое имеется. Однако модель не должна измениться.

Использование машинного обучения

Машинное обучение используется в разных сферах по разным причинам. Торговые системы можно откалибровать для определения 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, чтобы освещать огромное количество новостей со всех уголков мира. Банки могут создавать инструменты обнаружения мошенничества на основе методов машинного обучения. Внедрение машинного обучения в эпоху цифровых технологий не ограничено, поскольку предприятия и правительства все больше осознают возможности, которые открывают большие данные.

Применение машинного обучения

Принцип работы машинного обучения лучше объяснить на примере финансового мира. Традиционно инвестиционные игроки на рынке ценных бумаг, такие как финансовые исследователи, аналитики, управляющие активами и индивидуальные инвесторы, просматривают множество информации от разных компаний по всему миру, чтобы принять выгодные инвестиционные решения. Однако некоторая относящаяся к делу информация может не широко публиковаться в средствах массовой информации и может быть предоставлена ​​только избранным, имеющим преимущество быть сотрудниками компании или жителями страны, откуда поступает информация. Кроме того, люди могут собрать и обработать очень много информации в течение определенного периода времени. Здесь на помощь приходит машинное обучение.

Управление активами фирма может использовать машинное обучение в инвестиционном анализе и области исследований. Скажем, управляющий активами инвестирует только в акции горнодобывающих компаний. 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, регуляторной политике в секторе разведки и политических событиях в отдельных 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, ориентированный на горнодобывающие компании, выделит это как релевантные данные. Затем модель в инструменте машинного обучения будет использовать инструмент аналитики, называемый прогнозной аналитикой, чтобы делать прогнозы о том, будет ли горнодобывающая отрасль прибыльной в течение определенного периода времени или какие акции горнодобывающих компаний могут вырасти в цене в определенный момент, на основе обнаружена свежая информация без какого-либо участия управляющего активами. Эта информация передается управляющему активами для анализа и принятия решения в отношении своего портфеля. Затем управляющий активами может принять решение инвестировать миллионы долларов в акции XYZ.

После неблагоприятного события, например забастовки южноафриканских горняков, компьютерный алгоритм автоматически корректирует свои параметры, чтобы создать новую схему. Таким образом, вычислительная модель, встроенная в машину, остается актуальной даже при изменении мировых событий и не требует от человека настройки ее кода для отражения изменений. Поскольку управляющий активами получил эти новые данные вовремя, они могут ограничить свои потери, покинув акции .