Μηχανική μάθηση
Η μηχανική μάθηση είναι η ιδέα ότι ένα πρόγραμμα υπολογιστή μπορεί να μάθει και να προσαρμόζεται σε νέα δεδομένα χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση. Η μηχανική μάθηση είναι ένα πεδίο τεχνητής νοημοσύνης (AI) που διατηρεί τους ενσωματωμένους αλγόριθμους ενός υπολογιστή, ανεξάρτητα από τις αλλαγές στην παγκόσμια οικονομία.
Η Μηχανική Εκπαίδευση Επεξήχθη
Διάφοροι τομείς της οικονομίας αντιμετωπίζουν τεράστιες ποσότητες δεδομένων που διατίθενται σε διαφορετικές μορφές από διαφορετικές πηγές. Η τεράστια ποσότητα δεδομένων, γνωστή ως μεγάλα δεδομένα, καθίσταται εύκολα διαθέσιμη και προσβάσιμη λόγω της προοδευτικής χρήσης της τεχνολογίας. Οι εταιρείες και οι κυβερνήσεις συνειδητοποιούν τις τεράστιες γνώσεις που μπορούν να αντληθούν από την αξιοποίηση μεγάλων δεδομένων, αλλά δεν διαθέτουν τους πόρους και το χρόνο που απαιτούνται για να συνδυάσουν τον πλούτο των πληροφοριών τους. Ως εκ τούτου, τα μέτρα τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιούνται από διαφορετικούς κλάδους για τη συγκέντρωση, επεξεργασία, επικοινωνία και ανταλλαγή χρήσιμων πληροφοριών από σύνολα δεδομένων. Μια μέθοδος AI που χρησιμοποιείται όλο και περισσότερο για τη μεγάλη επεξεργασία δεδομένων είναι η μηχανική μάθηση.
Εφαρμογές μηχανικής μάθησης
Οι διάφορες εφαρμογές δεδομένων της μηχανικής μάθησης σχηματίζονται μέσω ενός σύνθετου αλγορίθμου ή πηγαίου κώδικα ενσωματωμένου στο μηχάνημα ή στον υπολογιστή. Αυτός ο κώδικας προγραμματισμού δημιουργεί ένα μοντέλο που προσδιορίζει τα δεδομένα και δημιουργεί προβλέψεις γύρω από τα δεδομένα που εντοπίζει. Το μοντέλο χρησιμοποιεί παραμέτρους που είναι ενσωματωμένοι στον αλγόριθμο για να σχηματίσουν πρότυπα για τη διαδικασία λήψης αποφάσεων. Όταν διατίθενται νέα ή πρόσθετα δεδομένα, ο αλγόριθμος ρυθμίζει αυτόματα τις παραμέτρους για να ελέγξει εάν υπάρχει κάποια αλλαγή σχεδίου. Ωστόσο, το μοντέλο δεν πρέπει να αλλάξει.
Η μηχανική μάθηση χρησιμοποιείται σε διάφορους τομείς για διάφορους λόγους. Τα συστήματα συναλλαγών μπορούν να βαθμονομηθούν για τον εντοπισμό νέων επενδυτικών ευκαιριών. Οι πλατφόρμες μάρκετινγκ και ηλεκτρονικού εμπορίου μπορούν να συντονιστούν ώστε να παρέχουν ακριβείς και εξατομικευμένες συστάσεις στους χρήστες τους με βάση το ιστορικό αναζήτησης των χρηστών ή προηγούμενες συναλλαγές. Τα ιδρύματα δανεισμού μπορούν να ενσωματώσουν την εκμάθηση μηχανών για να προβλέψουν τα επισφαλή δάνεια και να δημιουργήσουν ένα μοντέλο πιστωτικού κινδύνου. Οι κόμβοι πληροφοριών μπορούν να χρησιμοποιήσουν τη μάθηση μηχανών για να καλύψουν τεράστια ποσά ειδήσεων από όλες τις γωνιές του κόσμου. Οι τράπεζες μπορούν να δημιουργήσουν εργαλεία ανίχνευσης απάτης από τεχνικές μάθησης μηχανών. Η ενσωμάτωση της μηχανικής μάθησης στην εποχή της ψηφιακής κατανόησης είναι ατελείωτη, καθώς οι επιχειρήσεις και οι κυβερνήσεις κατανοούν καλύτερα τις ευκαιρίες που παρουσιάζουν τα μεγάλα δεδομένα.
Πώς λειτουργεί η μηχανική μάθηση
Ο τρόπος με τον οποίο λειτουργεί η μηχανική μάθηση μπορεί να εξηγηθεί καλύτερα με μια απεικόνιση στον οικονομικό κόσμο. Παραδοσιακά, οι επενδυτές στην αγορά τίτλων όπως οι χρηματοοικονομικοί ερευνητές, οι αναλυτές, οι διαχειριστές περιουσιακών στοιχείων, οι μεμονωμένοι επενδυτές αναζητούν πολλές πληροφορίες από διαφορετικές εταιρείες σε όλο τον κόσμο για να κάνουν επικερδείς επενδυτικές αποφάσεις. Ωστόσο, ορισμένα σχετικά στοιχεία ενδέχεται να μην δημοσιοποιούνται ευρέως από τα μέσα μαζικής ενημέρωσης και μπορεί να είναι γνωστά μόνο σε λίγους εκλεκτούς που έχουν το πλεονέκτημα ότι είναι υπάλληλοι της εταιρείας ή κάτοικοι της χώρας από την οποία προέρχονται οι πληροφορίες. Επιπλέον, υπάρχουν μόνο τόσα πολλά στοιχεία που ο άνθρωπος μπορεί να συλλέξει και να επεξεργαστεί μέσα σε ένα συγκεκριμένο χρονικό πλαίσιο. Εδώ μπαίνει η μηχανική μάθηση.
Μια επιχείρηση διαχείρισης περιουσιακών στοιχείων μπορεί να χρησιμοποιήσει μηχανική μάθηση στην περιοχή της έρευνας και της έρευνας της. Πείτε ότι ο διαχειριστής περιουσιακών στοιχείων επενδύει μόνο σε αποθέματα ορυχείων. Το μοντέλο που ενσωματώνεται στο σύστημα ανιχνεύει τον ιστό και συλλέγει όλους τους τύπους ειδησεογραφικών εκδηλώσεων από επιχειρήσεις, βιομηχανίες, πόλεις και χώρες και αυτές οι πληροφορίες που συγκεντρώνονται συνθέτουν το σύνολο δεδομένων. Οι διαχειριστές περιουσιακών στοιχείων και οι ερευνητές της επιχείρησης δεν θα ήταν σε θέση να λάβουν τις πληροφορίες στο σύνολο δεδομένων χρησιμοποιώντας τις ανθρώπινες δυνάμεις και νοημοσύνη τους. Οι παράμετροι που έχουν κατασκευαστεί παράλληλα με το μοντέλο αποσπά μόνο δεδομένα σχετικά με τις επιχειρήσεις εξόρυξης, κανονιστικές πολιτικές στον τομέα της εξερεύνησης και πολιτικά γεγονότα σε επιλεγμένες χώρες από το σύνολο δεδομένων. Πείτε μια εταιρεία εξόρυξης XYZ μόλις ανακάλυψε ένα ορυχείο διαμαντιών σε μια μικρή πόλη στη Νότια Αφρική, η εφαρμογή εκμάθησης μηχανών θα τονίζει αυτό ως σχετικά δεδομένα. Το μοντέλο θα μπορούσε στη συνέχεια να χρησιμοποιήσει ένα εργαλείο ανάλυσης που ονομάζεται προγνωστική ανάλυση για να κάνει προβλέψεις σχετικά με το αν η εξορυκτική βιομηχανία θα είναι κερδοφόρα για μια χρονική περίοδο ή τα αποθέματα εξόρυξης που ενδέχεται να αυξηθούν σε αξία σε μια συγκεκριμένη χρονική στιγμή. Αυτές οι πληροφορίες μεταφέρονται στον διαχειριστή περιουσιακών στοιχείων για να αναλύσουν και να λάβουν απόφαση για το χαρτοφυλάκιό του. Ο διαχειριστής περιουσιακών στοιχείων μπορεί να αποφασίσει να επενδύσει εκατομμύρια δολάρια σε μετοχές XYZ.
Μετά από ένα δυσμενή γεγονός, όπως οι εξτρεμιστές της Νότιας Αφρικής, ο αλγόριθμος του υπολογιστή προσαρμόζει αυτόματα τις παραμέτρους του για να δημιουργήσει ένα νέο μοτίβο. Με αυτόν τον τρόπο, το υπολογιστικό μοντέλο που ενσωματώνεται στο μηχάνημα παραμένει σε ισχύ ακόμα και με αλλαγές στα παγκόσμια γεγονότα και χωρίς να χρειαστεί ένας άνθρωπος να τροποποιήσει τον κώδικα του ώστε να αντικατοπτρίζει τις αλλαγές. Επειδή ο διαχειριστής περιουσιακών στοιχείων έλαβε τα νέα αυτά δεδομένα εγκαίρως, είναι σε θέση να περιορίσουν τις απώλειές τους εξερχόμενοι από το απόθεμα.
Σύγκριση επενδυτικών λογαριασμών Όνομα παροχέα Περιγραφή Αποκάλυψη διαφημιζόμενου × Οι προσφορές που εμφανίζονται σε αυτόν τον πίνακα προέρχονται από συνεργασίες από τις οποίες η Investopedia λαμβάνει αποζημίωση.