Машинско учење
Машинско учење је концепт да рачунарски програм може да научи и прилагоди се новим подацима без људског уплитања. Машинско учење је поље вештачке интелигенције (АИ) које одржава уграђени алгоритам у рачунару тренутним без обзира на промене у светској економији.
Објашњено машинско учење
Различити сектори економије баве се огромним количинама података доступних у различитим форматима из различитих извора. Огромна количина података, позната као велики подаци, постаје лако доступна и доступна због прогресивне употребе технологије. Компаније и владе схватају огроман увид који се може добити прислушкивањем великих података, али им недостају ресурси и време потребно за обједињавање богатства информација. Као такве, мере вештачке интелигенције се користе у различитим индустријама за прикупљање, обраду, комуникацију и размену корисних информација из скупова података. Једна метода АИ која се све више користи за велику обраду података је машинско учење.
Апликације за машинско учење
Различите апликације података машинског учења формирају се путем сложеног алгоритма или изворног кода уграђеног у машину или рачунар. Овај програмски код ствара модел који идентификује податке и гради предвиђања око података које идентификује. Модел користи параметре уграђене у алгоритам за формирање образаца за процес доношења одлука. Кад постану нови или додатни подаци, алгоритам аутоматски прилагођава параметре како би провјерио да ли постоји промјена узорака. Међутим, модел се не би смео мењати.
Машинско учење се из различитих разлога користи у различитим секторима. Трговински системи се могу калибрисати да би се идентификовале нове могућности улагања. Маркетиншке платформе и платформе за е-трговину могу се подесити тако да корисницима пруже тачне и персонализоване препоруке на основу корисничке историје претраживања интернета или претходних трансакција. Кредитне институције могу уградити машинско учење како би предвиђале лоше кредите и изградиле модел кредитног ризика. Чворишта информација могу користити машинско учење да би покрили огромне количине вести из свих крајева света. Банке могу да направе алате за откривање превара из техника машинског учења. Укључивање машинског учења у еру са дигиталном паметном енергијом је бескрајно, јер компаније и владе постају све свјесније могућности које нуде велики подаци.
Како функционише машинско учење
Како функционише машинско учење може се боље објаснити илустрацијом у финансијском свету. Традиционално, инвестицијски играчи на тржишту хартија од вредности попут финансијских истраживача, аналитичара, менаџера имовине, појединих инвеститора пробијају кроз мноштво информација различитих компанија широм света како би донијели профитабилне инвестиционе одлуке. Међутим, неки релевантни подаци можда неће бити објављени у широј јавности и могу бити тајни само неколицини изабраних који имају предност да буду запослени у компанији или становници земље из које та информација потиче. Поред тога, постоји само толико много информација које људи могу да прикупе и обраде у датом временском оквиру. Овде долази машинско учење.
Фирма за управљање имовином може запослити машинско учење у области анализе инвестиција и истраживања. Рецимо да менаџер имовине инвестира само у рударске залихе. Модел уграђен у систем скенира веб и прикупља све врсте вијести из предузећа, индустрије, градова и земаља, а ове прикупљене информације чине скуп података. Менаџери имовине и истраживачи фирме не би били у могућности да добију информације из скупа података користећи своје људске моћи и интелект. Параметри изграђени уз модел извлаче само податке о рударским компанијама, регулаторним политикама о сектору истраживања и политичким догађајима у одабраним земљама из скупа података. Рецимо да је рударска компанија КСИЗ управо открила рудник дијаманата у малом граду у Јужној Африци, апликација машинског учења би то истакла као релевантне податке. Модел би тада могао да користи аналитички алат који се назива предиктивна аналитика да би предвидио да ли ће рударска индустрија бити профитабилна током одређеног периода или ће рударске залихе вероватно повећати вредност у одређено време. Ове информације преносе се менаџеру имовине ради анализе и доношења одлуке за његов портфељ. Менаџер имовине може донети одлуку да уложи милионе долара у КСИЗ акције.
У јеку неповољног догађаја, попут јужноафричких рудара који штрајкују, рачунарски алгоритам аутоматски прилагођава своје параметре како би створио нови образац. На овај начин, рачунски модел уграђен у машину остаје у току чак и са променама у светским догађајима и без потребе да човек прилагоди свој код да би одражавао промене. Пошто је управник имовине на време добио ове нове податке, они су у стању да ограниче његове губитке изласком из акција.
Упоредите инвестиционе рачуне Име добављача Опис Откривање оглашивача × Понуде које се појављују у овој табели су од партнерстава од којих Инвестопедиа прима накнаду.