Strojno učenje
Strojno učenje je pojem, da se računalniški program lahko nauči in prilagodi novim podatkom brez človekovega vmešavanja. Strojno učenje je področje umetne inteligence (AI), ki vzdržuje računalniški vgrajeni algoritem, ne glede na spremembe v svetovnem gospodarstvu.
Pojasnjeno strojno učenje
Različni gospodarski sektorji se ukvarjajo z ogromno količino podatkov, ki so na voljo v različnih oblikah iz različnih virov. Ogromna količina podatkov, znana kot veliki podatki, je zaradi postopne uporabe tehnologije postala lahko dostopna in dostopna. Podjetja in vlade spoznajo ogromno spoznanj, ki jih je mogoče pridobiti s prisluškovanjem velikim podatkom, vendar jim primanjkuje sredstev in časa, potrebnega za obvladovanje bogastva informacij. Zato se v različnih panogah uporabljajo umetne inteligence za zbiranje, predelavo, komunikacijo in izmenjavo koristnih informacij iz podatkovnih nizov. Ena izmed metod AI, ki se vse pogosteje uporablja za obdelavo velikih podatkov, je strojno učenje.
Aplikacije za strojno učenje
Različne podatkovne aplikacije strojnega učenja so oblikovane s pomočjo zapletenega algoritma ali izvorne kode, vgrajene v stroj ali računalnik. Ta programska koda ustvari model, ki identificira podatke in oblikuje napovedi okoli podatkov, ki jih prepozna. Model uporablja parametre, vgrajene v algoritem, za oblikovanje vzorcev za postopek odločanja. Ko so na voljo novi ali dodatni podatki, algoritem samodejno prilagodi parametre in tako preveri, ali obstaja sprememba vzorca. Vendar se model ne bi smel spreminjati.
Strojno učenje se v različnih sektorjih uporablja iz različnih razlogov. Sistemi trgovanja se lahko kalibrirajo, da se ugotovijo nove priložnosti za naložbe. Platforme za trženje in e-trgovino se lahko prilagodijo tako, da svojim uporabnikom zagotavljajo natančna in prilagojena priporočila na podlagi zgodovine iskanja uporabnikov v internetu ali predhodnih transakcij. Kreditne institucije lahko vključijo strojno učenje za napovedovanje slabih posojil in oblikovanje modela kreditnega tveganja. Informacijska središča lahko s pomočjo strojnega učenja pokrivajo ogromno novic iz vseh koncev sveta. Banke lahko iz tehnik strojnega učenja ustvarijo orodja za odkrivanje goljufij. Vključitev strojnega učenja v digitalno pametno dobo je neskončna, saj se podjetja in vlade bolj zavedajo priložnosti velikih podatkov.
Kako deluje strojno učenje
Kako deluje strojno učenje, je mogoče bolje razložiti z ilustracijo v finančnem svetu. Navadno igralci naložb na trgu vrednostnih papirjev, kot so finančni raziskovalci, analitiki, upravljavci premoženja, posamezni vlagatelji, brskajo po številnih informacijah različnih podjetij po svetu, da bi sprejemali donosne naložbene odločitve. Vendar nekateri pomembni podatki morda ne bodo širše objavljeni v medijih in so lahko zaupani le izbranim, ki imajo prednost v tem, da so zaposleni v podjetju ali prebivalci države, od koder izvirajo informacije. Poleg tega obstaja samo toliko informacij, ki jih lahko ljudje zbirajo in obdelujejo v določenem časovnem okviru. Tukaj prihaja do strojnega učenja.
Podjetje za upravljanje premoženja lahko na področju naložbenih analiz in raziskav uporablja strojno učenje. Recimo, da upravljavec sredstev investira samo v rudarske zaloge. Model, vgrajen v sistem, pregleduje splet in zbira vse vrste novic iz podjetij, industrij, mest in držav, te zbrane informacije pa sestavljajo nabor podatkov. Upravljavci premoženja in raziskovalci podjetja ne bi mogli dobiti informacij v naboru podatkov s pomočjo svojih človeških moči in intelekta. Parametri, zgrajeni skupaj z modelom, iz nabora podatkov črpajo samo podatke o rudarskih podjetjih, regulativne politike o raziskovalnem sektorju in politične dogodke v izbranih državah. Recimo, da je rudarsko podjetje XYZ pravkar odkrilo rudnik diamantov v majhnem mestu v Južni Afriki, aplikacija strojnega učenja bi to izpostavila kot ustrezne podatke. Model bi lahko nato uporabil analitično orodje, imenovano prediktivna analitika, za napovedovanje, ali bo rudarska industrija donosna za določeno časovno obdobje ali kateri rudarski zaloge bodo verjetno v določenem času naraščale. Te informacije posredujejo upravljavcu sredstev, da analizira in sprejme odločitev za svoj portfelj. Upravljavec premoženja se lahko odloči za naložbo milijonov dolarjev v delnice XYZ.
Računalniški algoritem ob neugodnem dogodku, na primer stavke južnoafriških rudarjev, samodejno prilagodi svoje parametre, da ustvari nov vzorec. Tako računalniški model, vgrajen v stroj, ostane v tekočem stanju tudi s spremembami svetovnih dogodkov in ne potrebuje človeka, da prilagodi svojo kodo, da odraža spremembe. Ker je upravljavec premoženja pravočasno prejel te nove podatke, lahko izgube izgubijo z izstopom iz zaloge.
Primerjajte investicijske račune Ime ponudnika Opis Razkritje oglaševalcev × Ponudbe, ki se pojavijo v tej tabeli, so partnerstva, od katerih Investopedia prejema nadomestilo.