Strojové učenie
Strojové učenie je koncept, ktorý sa počítačový program môže naučiť a prispôsobovať novým údajom bez zásahu človeka. Strojové učenie je oblasť umelej inteligencie (AI), ktorá udržuje vstavané algoritmy počítača aktuálne bez ohľadu na zmeny svetovej ekonomiky.
Strojové učenie je vysvetlené
Rôzne sektory hospodárstva sa zaoberajú obrovským množstvom údajov dostupných v rôznych formátoch z rôznych zdrojov. Obrovské množstvo údajov, známe ako veľké údaje, sa vďaka postupnému využívaniu technológií stáva ľahko dostupným a prístupným. Spoločnosti a vlády si uvedomujú obrovské poznatky, ktoré je možné získať pri použití veľkých dát, ale nemajú dostatok zdrojov a času, ktoré sú potrebné na to, aby sa prehĺbilo množstvo informácií. Rôzne priemyselné odvetvia ako také využívajú opatrenia umelej inteligencie na zhromažďovanie, spracovanie, komunikáciu a zdieľanie užitočných informácií zo súborov údajov. Jednou z metód AI, ktorá sa čoraz viac využíva na spracovanie veľkých údajov, je strojové učenie.
Aplikácie strojového učenia
Rôzne dátové aplikácie strojového učenia sa tvoria prostredníctvom komplexného algoritmu alebo zdrojového kódu zabudovaného do stroja alebo počítača. Tento programovací kód vytvára model, ktorý identifikuje dáta a vytvára predpoklady okolo údajov, ktoré identifikuje. Model používa parametre zabudované do algoritmu na vytvorenie vzorov pre svoj rozhodovací proces. Keď sú k dispozícii nové alebo ďalšie údaje, algoritmus automaticky upraví parametre tak, aby sa skontrolovala prípadná zmena vzoru. Model by sa však nemal meniť.
Strojové učenie sa používa v rôznych odvetviach z rôznych dôvodov. Obchodné systémy môžu byť kalibrované na identifikáciu nových investičných príležitostí. Marketingové a elektronické obchodné platformy sa môžu vyladiť tak, aby poskytovali svojim používateľom presné a prispôsobené odporúčania na základe histórie internetového vyhľadávania používateľov alebo predchádzajúcich transakcií. Úverové inštitúcie môžu začleniť strojové učenie na predpovedanie zlých úverov a vytvorenie modelu kreditného rizika. Informačné centrá môžu pomocou strojového učenia pokryť obrovské množstvo spravodajských príbehov zo všetkých kútov sveta. Banky môžu vytvárať nástroje na zisťovanie podvodov pomocou techník strojového učenia. Začlenenie strojového učenia do digitálne pútavej éry je nekonečné, pretože podniky a vlády si viac uvedomujú príležitosti, ktoré predstavujú veľké dáta.
Ako funguje strojové učenie
Ako funguje strojové učenie sa dá lepšie vysvetliť ilustráciou vo finančnom svete. Investiční hráči na trhu s cennými papiermi, ako sú finanční výskumníci, analytici, správcovia aktív, individuálni investori, tradične vyhľadávajú množstvo informácií od rôznych spoločností z celého sveta, aby mohli robiť ziskové investičné rozhodnutia. Médiá však nemusia zverejňovať niektoré relevantné informácie a môžu sa o nich zaujímať iba vybraní ľudia, ktorí majú tú výhodu, že sú zamestnancami spoločnosti alebo obyvatelia krajiny, z ktorej tieto informácie pochádzajú. Okrem toho existuje len toľko informácií, ktoré môžu ľudia zhromažďovať a spracovávať v danom časovom rámci. Tu prichádza strojové učenie.
Spoločnosť spravujúca aktíva môže vo svojej analýze investícií a výskume využívať strojové učenie. Povedzme, že správca aktív investuje iba do ťažobných akcií. Model zabudovaný do systému prehľadáva web a zhromažďuje všetky typy spravodajských udalostí od podnikov, priemyselných odvetví, miest a krajín a tieto zhromaždené informácie tvoria súbor údajov. Manažéri aktív a výskumní pracovníci firmy by neboli schopní získať informácie zo súboru údajov pomocou ich ľudských schopností a intelektov. Parametre zostavené spolu s modelom extrahujú zo súboru údajov iba údaje o banských spoločnostiach, regulačných politikách v odvetví prieskumu a politických udalostiach vo vybraných krajinách. Povedzme, že ťažobná spoločnosť XYZ práve objavila diamantovú baňu v malom meste v Južnej Afrike, aplikácia strojového učenia by to zdôraznila ako relevantné údaje. Tento model by potom mohol použiť analytický nástroj nazývaný prediktívna analytika na predpovede, či bude ťažobný priemysel ziskový za určité časové obdobie alebo ktoré ťažobné zásoby pravdepodobne v určitý čas zvýšia svoju hodnotu. Tieto informácie sa odovzdajú správcovi aktív na analýzu a rozhodnutie o jeho portfóliu. Správca aktív sa môže rozhodnúť investovať milióny dolárov do akcií XYZ.
V dôsledku nepriaznivej udalosti, ako napríklad štrajk juhoafrických baníkov, počítačový algoritmus automaticky upraví svoje parametre tak, aby sa vytvoril nový vzorec. Týmto spôsobom zostane výpočtový model zabudovaný do stroja aktuálny aj so zmenami svetových udalostí a bez toho, aby človek musel vylepšovať svoj kód tak, aby odrážal zmeny. Pretože správca aktív dostal tieto nové údaje včas, je schopný obmedziť svoje straty opustením zásob.
Porovnať investičné účty Názov poskytovateľa Opis Zverejnenie informácií inzerenta × Ponuky uvedené v tejto tabuľke pochádzajú od partnerstiev, od ktorých spoločnosť Investopedia dostáva kompenzácie.