Învățare automată
Învățarea automată este conceptul conform căruia un program de calculator poate învăța și adapta la datele noi fără interferențe umane. Învățarea automată este un domeniu al inteligenței artificiale (AI) care menține algoritmii încorporați ai unui computer, indiferent de schimbările din economia mondială.
Învățare automată explicată
Diverse sectoare ale economiei se ocupă de cantități uriașe de date disponibile în diferite formate din surse diferite. Cantitatea enormă de date, cunoscute sub numele de date mari, devin ușor disponibile și accesibile datorită utilizării progresive a tehnologiei. Companiile și guvernele realizează ideile uriașe care pot fi obținute prin valorificarea datelor mari, dar lipsesc resursele și timpul necesar pentru combaterea bogăției sale de informații. Ca atare, măsuri de inteligență artificială sunt folosite de diferite industrii pentru colectarea, procesarea, comunicarea și partajarea informațiilor utile din seturile de date. O metodă de AI care este din ce în ce mai folosită pentru procesarea datelor mari este învățarea automată.
Aplicații de învățare automată
Diferitele aplicații de date ale învățării automate sunt formate printr-un algoritm complex sau cod sursă încorporat în mașină sau computer. Acest cod de programare creează un model care identifică datele și creează predicții în jurul datelor pe care le identifică. Modelul folosește parametrii construiți în algoritm pentru a forma modele pentru procesul decizional. Când sunt disponibile date noi sau suplimentare, algoritmul ajustează automat parametrii pentru a verifica dacă există modificări de model. Cu toate acestea, modelul nu ar trebui să se schimbe.
Învățarea automată este utilizată în diferite sectoare din diferite motive. Sistemele de tranzacționare pot fi calibrate pentru a identifica noi oportunități de investiții. Platformele de marketing și comerț electronic pot fi adaptate pentru a oferi recomandări corecte și personalizate utilizatorilor acestora pe baza istoricului de căutare a utilizatorilor pe internet sau a tranzacțiilor anterioare. Instituțiile de creditare pot include învățarea automată pentru a prezice împrumuturi neperformante și pentru a construi un model de risc de credit. Centrele de informații pot folosi învățarea mașină pentru a acoperi cantități uriașe de știri din toate colțurile lumii. Băncile pot crea instrumente de detectare a fraudei din tehnicile de învățare automată. Încorporarea învățării automate în era digital-experimentată este interminabilă, pe măsură ce întreprinderile și guvernele devin mai conștiente de oportunitățile pe care le oferă datele mari.
Cum funcționează învățarea prin mașină
Cum funcționează învățarea automată poate fi mai bine explicat printr-o ilustrare din lumea financiară. În mod tradițional, jucătorii de investiții de pe piața valorilor mobiliare, precum cercetătorii financiari, analiștii, administratorii de active, investitorii individuali parcurg multe informații de la diferite companii din întreaga lume pentru a lua decizii de investiții profitabile. Cu toate acestea, unele informații pertinente nu pot fi mediatizate pe scară largă de către mass-media și pot fi confidențiale doar pentru unii puțini care au avantajul de a fi angajați ai companiei sau rezidenți ai țării de unde provin informațiile. În plus, există doar atât de multe informații pe care oamenii le pot colecta și prelucra într-un interval de timp dat. Aici intervine învățarea automată.
O firmă de administrare a activelor poate utiliza învățarea mașinilor în zona sa de analiză a investițiilor și de cercetare. Spuneți că administratorul de active investește doar în stocuri miniere. Modelul încorporat în sistem scanează webul și colectează toate tipurile de știri de la companii, industrii, orașe și țări, iar aceste informații culese formează setul de date. Managerii de active și cercetătorii firmei nu ar fi fost capabili să obțină informațiile din setul de date folosind puterile și intelecturile lor umane. Parametrii construiți alături de model extrag doar date despre companiile miniere, politicile de reglementare privind sectorul de explorare și evenimentele politice din anumite țări din setul de date. Spune că o companie minieră XYZ tocmai a descoperit o mină de diamante într-un oraș mic din Africa de Sud, aplicația de învățare automată ar evidenția acest lucru ca date relevante. Modelul ar putea apoi să folosească un instrument de analiză numit analitică predictivă pentru a face predicții dacă industria minieră va fi profitabilă pentru o perioadă de timp sau care stocurile miniere sunt susceptibile să crească în valoare la un anumit moment. Aceste informații sunt transmise către administratorul de active pentru a analiza și a lua o decizie pentru portofoliul său. Administratorul de active poate lua o decizie de a investi milioane de dolari în acțiuni XYZ.
În urma unui eveniment nefavorabil, cum ar fi minerii sud-africani care intră în grevă, algoritmul computerului își ajustează automat parametrii pentru a crea un nou model. În acest fel, modelul de calcul încorporat în mașină rămâne actual, chiar și cu modificările evenimentelor mondiale și fără a fi nevoie de un om care să-și regleze codul pentru a reflecta modificările. Deoarece administratorul de active a primit aceste date noi la timp, sunt capabili să-și limiteze pierderile ieșind din stoc.
Compararea conturilor de investiții Denumirea furnizorului Descrierea divulgatorului de publicitate × Ofertele care apar în acest tabel provin din parteneriate de la care Investopedia primește compensații.