Maskinlæring
Maskinlæring er konseptet som et dataprogram kan lære og tilpasse seg nye data uten menneskelig innblanding. Læring av maskiner er et felt av kunstig intelligens (AI) som holder datamaskinens innebygde algoritmer oppdatert uavhengig av endringer i verdensøkonomien.
Maskinlæring forklart
Ulike sektorer i økonomien har å gjøre med enorme mengder data tilgjengelig i forskjellige formater fra forskjellige kilder. Den enorme datamengden, kjent som big data, blir lett tilgjengelig og tilgjengelig på grunn av den gradvise bruken av teknologi. Selskaper og myndigheter innser den enorme innsikten som kan oppnås ved å tappe inn big data, men mangler ressursene og tiden som kreves for å kaste gjennom sin mengde informasjon. Som sådan benyttes kunstig intelligensstiltak av forskjellige bransjer for å samle, behandle, kommunisere og dele nyttig informasjon fra datasett. En metode for AI som i økende grad blir brukt til databehandling er maskinlæring.
Programmer for maskinlæring
De forskjellige dataprogrammene for maskinlæring er dannet gjennom en kompleks algoritme eller kildekode innebygd i maskinen eller datamaskinen. Denne programmeringskoden lager en modell som identifiserer dataene og bygger spådommer rundt dataene de identifiserer. Modellen bruker parametere innebygd i algoritmen for å danne mønstre for sin beslutningsprosess. Når nye eller tilleggsdata blir tilgjengelige, justerer algoritmen automatisk parametrene for å sjekke om det er noen mønsterendringer. Modellen skal imidlertid ikke endre seg.
Maskinlæring brukes i forskjellige sektorer av forskjellige grunner. Handelssystemer kan kalibreres for å identifisere nye investeringsmuligheter. Markedsførings- og e-handelsplattformer kan være innstilt for å gi nøyaktige og personaliserte anbefalinger til brukerne sine basert på brukernes internettsøkhistorikk eller tidligere transaksjoner. Utlånsinstitusjoner kan innlemme maskinlæring for å forutsi dårlige lån og bygge en kredittrisikomodell. Informasjonshubber kan bruke maskinlæring for å dekke enorme mengder nyheter fra alle verdenshjørner. Bankene kan lage verktøy for gjenkjenning av svindel fra maskinlæringsteknikker. Innlemmelsen av maskinlæring i den digitale kunnskapsrike epoken er uendelig etter hvert som bedrifter og myndigheter blir mer bevisste på mulighetene som big data gir.
Hvordan maskinlæring fungerer
Hvordan maskinlæring fungerer, kan forklares bedre med en illustrasjon i finansverdenen. Tradisjonelt skurrer investeringsaktører i verdipapirmarkedet som finansforskere, analytikere, kapitalforvaltere, enkeltinvestorer gjennom mye informasjon fra forskjellige selskaper over hele verden for å ta lønnsomme investeringsbeslutninger. Imidlertid vil noen relevant informasjon kanskje ikke bli offentlig utbredt av media, og de kan være interessert i bare noen få utvalgte som har fordelen av å være ansatte i selskapet eller innbyggere i landet der informasjonen stammer fra. I tillegg er det bare så mye informasjon mennesker kan samle inn og behandle innenfor en gitt tidsramme. Det er her maskinlæring kommer inn.
Et kapitalforvaltningsfirma kan bruke maskinlæring innen investeringsanalyse og forskningsområde. Si at kapitalforvalteren bare investerer i gruveaksjer. Modellen innebygd i systemet skanner nettet og samler alle typer nyhetshendelser fra bedrifter, bransjer, byer og land, og denne informasjonen som samles utgjør datasettet. Forvaltningsansvarlige og forskere i firmaet ville ikke ha vært i stand til å få informasjonen i datasettet ved å bruke sine menneskelige krefter og intelligenser. Parametrene som er bygget sammen med modellen, trekker bare ut data om gruveselskaper, reguleringspolitikk for letesektoren og politiske hendelser i utvalgte land fra datasettet. Si at et gruveselskap XYZ nettopp oppdaget en diamantgruve i en liten by i Sør-Afrika, maskinlæringsappen vil fremheve dette som relevante data. Modellen kan da bruke et analyseverktøy kalt prediktiv analyse for å komme med prediksjoner for om gruveindustrien vil være lønnsom i en periode, eller hvilke gruveaksjer som sannsynligvis vil øke i verdi på et bestemt tidspunkt. Denne informasjonen videresendes til kapitalforvalteren for å analysere og ta en beslutning for porteføljen hans. Kapitalforvalteren kan ta en beslutning om å investere millioner av dollar i XYZ-aksjen.
I kjølvannet av en ugunstig hendelse, for eksempel sørafrikanske gruvearbeidere som går i streik, justerer datamaskinalgoritmen sine parametere automatisk for å lage et nytt mønster. På denne måten forblir beregningsmodellen som er innebygd i maskinen, oppdatert selv med endringer i verdenshendelser og uten at et menneske trenger å finpusse koden for å gjenspeile endringene. Fordi kapitalforvalteren mottok disse nye dataene i tide, kan de begrense tapene hans ved å forlate aksjen.
Sammenlign Navn på leverandør av investeringskontoer Beskrivelse Annonsørens avsløring × Tilbudene som vises i denne tabellen er fra partnerskap som Investopedia mottar kompensasjon fra.