Strojové učení
Strojové učení je koncept, který se počítačový program může naučit a přizpůsobit novým datům bez zásahu člověka. Strojové učení je oblast umělé inteligence (AI), která udržuje vestavěné algoritmy počítače aktuální bez ohledu na změny světové ekonomiky.
Strojové učení vysvětleno
Různá odvětví hospodářství se zabývají obrovským množstvím údajů dostupných v různých formátech z různých zdrojů. Obrovské množství dat, známých jako velká data, je díky postupnému používání technologie snadno dostupné a přístupné. Společnosti a vlády si uvědomují obrovské poznatky, které lze získat díky velkému množství dat, ale postrádají zdroje a čas potřebný k tomu, aby prošly svým množstvím informací. Proto různá průmyslová odvětví používají opatření umělé inteligence ke shromažďování, zpracovávání, komunikaci a sdílení užitečných informací ze souborů dat. Jednou z metod AI, která se stále více využívá pro zpracování velkých dat, je strojové učení.
Aplikace strojového učení
Různé datové aplikace strojového učení jsou vytvářeny pomocí složitého algoritmu nebo zdrojového kódu zabudovaného do stroje nebo počítače. Tento programovací kód vytváří model, který identifikuje data a vytváří předpovědi kolem dat, která identifikuje. Model používá parametry vestavěné v algoritmu k vytvoření vzorů pro svůj rozhodovací proces. Jakmile budou k dispozici nová nebo doplňková data, algoritmus automaticky upraví parametry tak, aby zkontrolovaly případnou změnu vzoru. Model by se však neměl měnit.
Strojové učení se používá v různých sektorech z různých důvodů. Obchodní systémy mohou být kalibrovány pro identifikaci nových investičních příležitostí. Marketingové a e-commerce platformy lze vyladit tak, aby svým uživatelům poskytovaly přesná a personalizovaná doporučení na základě historie internetového vyhledávání uživatelů nebo předchozích transakcí. Půjčovací instituce mohou začlenit strojové učení, aby předpovídaly špatné půjčky a vytvořily model úvěrového rizika. Informační centra mohou pomocí strojového učení pokrýt obrovské množství zpravodajských příběhů ze všech koutů světa. Banky mohou vytvářet nástroje detekce podvodů technikami strojového učení. Začlenění strojového učení do digitálně důvtipné doby je nekonečné, protože podniky a vlády si více uvědomují příležitosti, které představují velká data.
Jak funguje strojové učení
Jak funguje strojové učení, lze lépe vysvětlit ilustrací ve finančním světě. Investiční aktéři na trhu s cennými papíry, jako jsou finanční výzkumníci, analytici, správci aktiv, jednotliví investoři, tradičně prozkoumávají řadu informací od různých společností z celého světa, aby mohli činit zisková investiční rozhodnutí. Některé relevantní informace však média nemusí být široce propagovány a mohou být zasvěceny pouze několika vybraným, kteří mají tu výhodu, že jsou zaměstnanci společnosti nebo rezidenti země, z níž tyto informace pocházejí. Navíc existuje jen tolik informací, které lidé mohou v daném časovém rámci shromažďovat a zpracovávat. Zde přichází strojové učení.
Společnost pro správu aktiv může ve své investiční analýze a výzkumu použít strojové učení. Řekněme, že správce aktiv investuje pouze do těžebních zásob. Model zabudovaný do systému prohledává web a shromažďuje všechny typy zpravodajských událostí od podniků, průmyslových odvětví, měst a zemí, a tato shromážděná informace tvoří sadu dat. Správci aktiv a výzkumní pracovníci firmy by nebyli schopni získat informace v sadě dat pomocí svých lidských sil a intelektů. Parametry vytvořené spolu s modelem extrahují ze souboru údajů pouze údaje o těžebních společnostech, regulačních politikách v odvětví průzkumu a politických událostech ve vybraných zemích. Řekněme, že těžební společnost XYZ právě objevila diamantový důl v malém městě v Jihoafrické republice, aplikace strojového učení by to zvýraznila jako relevantní data. Model by pak mohl použít analytický nástroj zvaný prediktivní analytika k provedení předpovědí o tom, zda těžební průmysl bude ziskový pro určité časové období, nebo které těžební zásoby pravděpodobně v určitou dobu zvýší hodnotu. Tyto informace jsou předávány správci aktiv za účelem analýzy a rozhodnutí o jeho portfoliu. Správce aktiv se může rozhodnout investovat miliony dolarů do akcií XYZ.
V důsledku nepříznivé události, jako například stávky jihoafrických horníků, upraví počítačový algoritmus své parametry automaticky tak, aby vytvořil nový vzorec. Tímto způsobem výpočetní model zabudovaný do stroje zůstává aktuální i se změnami světových událostí a není třeba, aby člověk vyladil svůj kód tak, aby odrážel změny. Protože správce aktiv obdržel tato nová data včas, je schopen omezit své ztráty opuštěním zásoby.
Porovnat poskytovatele investičních účtů Jméno Popis Zveřejnění inzerenta × Nabídky, které se objevují v této tabulce, pocházejí od partnerství, od nichž Investopedia dostává náhradu.