Машинне навчання
Що таке машинне навчання?
Машинне навчання – це концепція того, що комп’ютерна програма може навчитися і адаптуватися до нових даних без участі людини. Машинне навчання – це область штучного інтелекту (ШІ), яка постійно підтримує вбудовані в комп’ютер алгоритми, незалежно від змін у світовій економіці.
Ключові винос
- Машинне навчання – це область штучного інтелекту (ШІ) з концепцією, що комп’ютерна програма може навчитися і адаптуватися до нових даних без втручання людини.
- У комп’ютер вбудований складний алгоритм або вихідний код, що дозволяє машині ідентифікувати дані та будувати прогнози навколо даних, які він ідентифікує.
- Машинне навчання корисно для аналізу величезної кількості інформації, яка є постійно доступною у всьому світі, щоб допомогти у прийнятті рішень.
- Машинне навчання може застосовуватися в різних сферах, таких як інвестиції, реклама, кредитування, організація новин, виявлення шахрайства тощо.
Розуміння машинного навчання
Різні галузі економіки мають справу з величезними обсягами даних, доступних у різних форматах з різних джерел. Величезний обсяг даних, відомий як великі дані, стає легкодоступним і доступним завдяки поступовому використанню технологій, особливо вдосконалених обчислювальних можливостей та хмарного зберігання. Компанії та уряди усвідомлюють величезне розуміння, яке можна отримати від використання великих даних, але їм не вистачає ресурсів та часу, необхідних для розчісування його багатого обсягу інформації. Таким чином, заходи штучного інтелекту застосовуються різними галузями для збору, обробки, спілкування та обміну корисною інформацією з наборів даних. Одним із методів ШІ, який все частіше використовується для обробки великих даних, є машинне навчання.
Різні додатки даних машинного навчання формуються за допомогою складного алгоритму або вихідного коду, вбудованого в машину або комп’ютер. Цей програмовий код створює модель, яка ідентифікує дані та будує прогнози навколо ідентифікованих даних. Модель використовує параметри, вбудовані в алгоритм, для формування шаблонів для процесу прийняття рішень. Коли з’являються нові або додаткові дані, алгоритм автоматично коригує параметри, щоб перевірити зміну шаблону, якщо такий є. Однак модель не повинна змінюватися.
Використання машинного навчання
Машинне навчання використовується в різних секторах з різних причин. Торгові системи можуть бути відкалібровані для виявлення нових інвестиційних можливостей. Платформи для маркетингу та електронної комерції можуть бути налаштовані на надання точних та персоналізованих рекомендацій своїм користувачам на основі історії пошуку користувачів в Інтернеті або попередніх транзакцій. Кредитні установи можуть включати машинне навчання для прогнозування поганих позик та побудови моделі кредитного ризику. Інформаційні центри можуть використовувати машинне навчання для висвітлення величезної кількості новин з усіх куточків світу. Банки можуть створювати засоби виявлення шахрайства на основі методів машинного навчання. Включення машинного навчання в еру цифрової підкованості нескінченне, оскільки підприємства та уряди більше усвідомлюють можливості, які відкривають великі дані.
Застосування машинного навчання
Як працює машинне навчання, можна краще пояснити ілюстрацією у фінансовому світі. Традиційно інвестиційні гравці на ринку цінних паперів, такі як фінансові дослідники, аналітики, менеджери активів та індивідуальні інвестори, переглядають багато інформації від різних компаній по всьому світу для прийняття вигідних інвестиційних рішень. Однак деяка відповідна інформація може не отримувати широкого розголосу в засобах масової інформації і може бути відома лише небагатьом обраним особам, які мають перевагу бути працівниками компанії або резидентами країни, звідки інформація походить. Крім того, існує лише стільки інформації, яку люди можуть зібрати та обробити протягом певного часу. Тут з’являється машинне навчання.
Управління активами фірма може використовувати машинне навчання в інвестиційному аналізі та області досліджень. Скажімо, менеджер активів інвестує лише в запаси видобутку. Вбудована в систему модель сканує Інтернет і збирає всі типи новинних подій від підприємств, галузей, міст та країн, і ця зібрана інформація складає набір даних. Менеджери активів та дослідники фірми не змогли б отримати інформацію в наборі даних, використовуючи свої людські здібності та інтелекти. Параметри, побудовані поряд із моделлю, витягують із набору даних лише дані про гірничі компанії, регуляторну політику щодо розвідувального сектору та політичні події в окремих країнах.
Приклад машинного навчання
Скажімо, гірнича компанія XYZ щойно виявила алмазну шахту в маленькому містечку в Південній Африці. Інструмент машинного навчання в руках менеджера активів, який зосереджується на гірничих компаніях, виділив би це як відповідні дані. Тоді модель в інструменті машинного навчання використовуватиме інструмент аналітики, який називається прогнозованою аналітикою, для прогнозування того, чи буде видобувна галузь прибутковою протягом певного періоду, або які запаси видобутку, ймовірно, збільшаться в певний час, виходячи з виявлена остання інформація без будь-якого вкладу менеджера активів. Ця інформація передається менеджеру активів для аналізу та прийняття рішення щодо їх портфеля. Потім менеджер активів може прийняти рішення інвестувати мільйони доларів в акції XYZ.
Внаслідок несприятливої події, наприклад, страйкуючих шахтарів Південної Африки, комп’ютерний алгоритм автоматично коригує свої параметри, щоб створити новий шаблон. Таким чином, обчислювальна модель, вбудована в машину, залишається актуальною навіть при змінах у світових подіях і без необхідності доопрацьовувати код для відображення змін. Оскільки менеджер активів отримав ці нові дані вчасно, вони можуть обмежити свої втрати, виходячи з запасу.