Mašīnmācība
Mašīnmācība ir jēdziens, ko datorprogramma var iemācīties un pielāgot jauniem datiem bez cilvēka iejaukšanās. Mašīnmācība ir mākslīgā intelekta (AI) joma, kurā datora iebūvētie algoritmi tiek atjaunināti neatkarīgi no pasaules ekonomikas izmaiņām.
Mašīnmācība izskaidrota
Dažādas ekonomikas nozares nodarbojas ar milzīgu datu daudzumu, kas dažādos formātos pieejams no atšķirīgiem avotiem. Milzīgais datu apjoms, ko sauc par lielajiem datiem, progresīvas tehnoloģiju izmantošanas dēļ kļūst viegli pieejams un pieejams. Uzņēmumi un valdības saprot milzīgo ieskatu, ko var iegūt, iekļūstot lielos datos, taču trūkst resursu un laika, kas vajadzīgs, lai izkonkurētu tās bagātīgo informāciju. Tādējādi mākslīgā intelekta pasākumus dažādās nozarēs izmanto, lai savāktu, apstrādātu, sazinātos un apmainītos ar noderīgu informāciju no datu kopām. Viena no AI metodēm, ko arvien vairāk izmanto lielu datu apstrādei, ir mašīnmācīšanās.
Mašīnmācības programmas
Mašīnmācības dažādās datu lietojumprogrammas tiek veidotas, izmantojot sarežģītu algoritmu vai avota kodu, kas iebūvēts mašīnā vai datorā. Šis programmēšanas kods izveido modeli, kas identificē datus, un izveido prognozes ap identificētajiem datiem. Modelis izmanto algoritmā iebūvētus parametrus, lai veidotu modeļus tā lēmumu pieņemšanas procesam. Kad kļūst pieejami jauni vai papildu dati, algoritms automātiski pielāgo parametrus, lai pārbaudītu modeļa izmaiņas, ja tādas ir. Tomēr modelim nevajadzētu mainīties.
Mašīnmācība tiek izmantota dažādās nozarēs dažādu iemeslu dēļ. Tirdzniecības sistēmas var kalibrēt, lai noteiktu jaunas investīciju iespējas. Mārketinga un e-komercijas platformas var noregulēt, lai lietotājiem sniegtu precīzus un personalizētus ieteikumus, pamatojoties uz lietotāju interneta meklēšanas vēsturi vai iepriekšējiem darījumiem. Kreditēšanas iestādes var iekļaut mašīnmācīšanos, lai prognozētu sliktos aizdevumus un izveidotu kredītriska modeli. Informācijas centri var izmantot mašīnmācību, lai aptvertu milzīgu daudzumu jaunumu stāstu no visiem pasaules maliem. Bankas no mašīnmācīšanās metodēm var izveidot krāpšanas atklāšanas rīkus. Mašīnmācības iekļaušana digitāli lietpratīgā laikmetā ir bezgalīga, jo uzņēmumi un valdības kļūst labāk informētas par iespējām, ko sniedz lielie dati.
Kā darbojas mašīnmācība
To, kā darbojas mašīnmācība, var labāk izskaidrot ar ilustrāciju finanšu pasaulē. Parasti vērtspapīru tirgus investīciju spēlētāji, piemēram, finanšu pētnieki, analītiķi, aktīvu pārvaldītāji, individuālie investori, izmantojot daudz informācijas no dažādiem uzņēmumiem visā pasaulē, pieņem lēmumus par ienesīgiem ieguldījumiem. Tomēr dažu būtisku informāciju plašsaziņas līdzekļi nevar plaši reklamēt, un to var izmantot tikai daži atlasīti cilvēki, kuru priekšrocība ir uzņēmuma darbinieki vai tās valsts iedzīvotāji, no kuras šī informācija nāk. Turklāt ir tikai tik daudz informācijas, ko cilvēki noteiktā laika posmā var savākt un apstrādāt. Šeit nāk mašīnmācība.
Aktīvu pārvaldīšanas firma savā investīciju analīzes un pētījumu jomā var izmantot mašīnmācību. Saka, ka aktīvu pārvaldītājs iegulda tikai ieguves akcijās. Sistēmā iebūvētais modelis skenē tīmekli un apkopo visa veida jaunumus no uzņēmumiem, nozarēm, pilsētām un valstīm, un šī apkopotā informācija veido datu kopu. Firmas aktīvu pārvaldītāji un pētnieki nebūtu varējuši iegūt informāciju datu kopā, izmantojot savas cilvēciskās spējas un intelektu. Parametri, kas izveidoti blakus modelim, no datu kopas iegūst tikai datus par ieguves uzņēmumiem, normatīvo politiku izpētes nozarē un politiskiem notikumiem atsevišķās valstīs. Saka, ka kalnrūpniecības uzņēmums XYZ tikko atklāja dimanta raktuves nelielā Dienvidāfrikas pilsētā, mašīnmācīšanās lietotne to izceltu kā atbilstošus datus. Pēc tam modelis varētu izmantot analītisko rīku, ko sauc par jutīgo analītiku, lai veiktu prognozes par to, vai kalnrūpniecības nozare kādu laika periodu būs rentabla vai kuru ieguves krājumu vērtība noteiktā laikā varētu palielināties. Šī informācija tiek nodota aktīvu pārvaldītājam, lai viņš analizētu un pieņemtu lēmumu par savu portfeli. Aktīvu pārvaldītājs var pieņemt lēmumu ieguldīt miljoniem dolāru XYZ akcijās.
Pēc nelabvēlīga notikuma, piemēram, streikojošiem Dienvidāfrikas kalnračiem, datora algoritms automātiski pielāgo savus parametrus, lai izveidotu jaunu modeli. Tādā veidā mašīnā iebūvētais skaitļošanas modelis paliek aktuāls pat ar izmaiņām pasaules notikumos un bez nepieciešamības cilvēkam pielāgot savu kodu, lai atspoguļotu izmaiņas. Tā kā aktīvu pārvaldnieks šos jaunos datus ir saņēmis savlaicīgi, viņi var ierobežot viņa zaudējumus, izejot no krājumiem.
Investīciju kontu salīdzināšana Piegādātāja nosaukums Apraksts Reklāmdevēja atklāšana × Piedāvājumi, kas parādās šajā tabulā, ir no partnerībām, no kurām Investtopedia saņem kompensāciju.