Mi a gépi tanulás?
A gépi tanulás az a koncepció, amelyet egy számítógépes program megtanulhat, és emberi beavatkozás nélkül alkalmazkodni tud az új adatokhoz. A gépi tanulás a mesterséges intelligencia (AI) területe, amely a számítógép beépített algoritmusát a világgazdaság változásaitól függetlenül naprakészen tartja.
A gépi tanulás magyarázata
A gazdaság különféle ágazatai hatalmas mennyiségű, különféle formátumban elérhető, különféle forrásokból rendelkezésre álló adattal foglalkoznak. A hatalmas mennyiségű adat, az úgynevezett nagy adat, a technológia fokozatos használata következtében könnyen hozzáférhetõvé válik. A vállalatok és a kormányok felismerik a hatalmas betekintést, amelyet a nagy adatok begyűjtésével lehet szerezni, de hiányoznak az erőforrások és az idő, amely ahhoz szükséges, hogy átvilágítsák a gazdag információt. Mint ilyen, a különböző iparágak mesterséges intelligencia intézkedéseket alkalmaznak az adatkészletekből származó hasznos információk gyűjtésére, feldolgozására, kommunikálására és megosztására. Az AI egyik módszere, amelyet egyre nagyobb mértékben használnak a nagy adatfeldolgozásra, a gépi tanulás.
Gépi tanulási alkalmazások
A gépi tanulás különféle alkalmazásai a gépbe vagy a számítógépbe beépített komplex algoritmussal vagy forráskóddal alakulnak ki. Ez a programozási kód létrehoz egy modellt, amely azonosítja az adatokat, és előrejelzéseket épít az azonosított adatok körül. A modell az algoritmusba beépített paramétereket használ minták kialakítására a döntéshozatali folyamatához. Amikor új vagy további adatok állnak rendelkezésre, az algoritmus automatikusan beállítja a paramétereket, hogy ellenőrizze a mintaváltozást, ha van. A modellnek azonban nem szabad megváltoznia.
A gépi tanulást különféle ágazatokban használják különböző okokból. A kereskedési rendszerek kalibrálhatók az új befektetési lehetőségek azonosításához. A marketing és az e-kereskedelem platformokat úgy lehet beállítani, hogy pontos és személyre szabott ajánlásokat nyújtsanak a felhasználók számára a felhasználók internetes keresési előzményei vagy korábbi tranzakciói alapján. A hitelező intézmények beépíthetik a gépi tanulást a rossz hitelek előrejelzésére és a hitelkockázati modell felépítésére. Az információs csomópontok gépi tanulással használhatják a világ minden sarkából származó hatalmas mennyiségű hírbeszélgetést. A bankok csalás-felderítő eszközöket hozhatnak létre gépi tanulási technikákból. A gépi tanulás beépítése a digitális hozzáértés korszakába végtelen, mivel a vállalkozások és a kormányok jobban megismerik a nagy adatok által kínált lehetőségeket.
Hogyan működik a gépi tanulás?
A gépi tanulás hogyan magyarázható jobban egy illusztrációval a pénzügyi világban. Hagyományosan az értékpapír-piac befektetési szereplői, például pénzügyi kutatók, elemzők, vagyonkezelők, egyéni befektetők rengeteg információt keresnek a világ különböző vállalataitól, hogy nyereséges befektetési döntéseket hozzanak. Néhány releváns információt azonban a média nem széles körben nyilvánosságra hoz, és csak néhány kiválasztott személy számára van kitéve, akiknek az az elõnye, hogy a társaság alkalmazottai vagy annak az országnak a lakói, ahol az információ származik. Ezen felül csak annyi információ található meg, amelyet az emberek egy adott időkereten belül összegyűjthetnek és feldolgozhatnak. Itt jön be a gépi tanulás.
Egy vagyonkezelő cég gépi tanulást alkalmazhat befektetési elemzése és kutatása területén. Tegyük fel, hogy az eszközkezelő csak bányászati részvényekbe fektet be. A rendszerbe beépített modell megvizsgálja az internetet, és minden típusú hír eseményt gyűjt a vállalkozásoktól, iparágaktól, városoktól és országoktól, és ez az összegyűjtött információ alkotja az adatkészletet. A cég vagyonkezelői és kutatói nem tudták volna megszerezni az adatkészletben szereplő információkat emberi erőik és képességeik felhasználásával. A modell mellett felépített paraméterek az adatokból csak a bányászati társaságokra, a feltárási szektorra vonatkozó szabályozási politikákra és a kiválasztott országokban zajló politikai eseményekre vonatkoznak. Tegyük fel, hogy egy XYZ bányászati vállalat csak egy gyémántbányát fedezett fel egy dél-afrikai kisvárosban, a gépi tanulási alkalmazás ezt kiemelné releváns adatokként. A modell ekkor egy prediktív elemzésnek nevezett elemző eszközt használhat arra, hogy előrejelzéseket készítsen arról, hogy a bányászat egy adott időszakban jövedelmező lesz-e, vagy hogy a bányászati készletek értéke egy adott időpontban valószínűleg növekszik. Ezt az információt továbbítják az eszközkezelőnek, hogy elemezze és döntést hozhasson portfóliója vonatkozásában. Az eszközkezelő dönthet úgy, hogy millió dollárt fektet be az XYZ részvényekbe.
Kedvezőtlen esemény nyomán, például a dél-afrikai bányászok sztrájkolásakor a számítógépes algoritmus automatikusan beállítja paramétereit, hogy új mintát hozzon létre. Így a gépbe beépített számítási modell akkor is aktuális marad, ha a világ eseményei megváltoznak, és anélkül, hogy az embernek módosítania kellene a kódját, hogy tükrözze a változásokat. Mivel az eszközkezelő időben megkapta ezeket az új adatokat, képesek korlátozni veszteségeit az állományból való kilépéssel.
