Što je strojno učenje?
Strojno učenje koncept je da računalni program može naučiti i prilagoditi se novim podacima bez ljudskog uplitanja. Strojno učenje je polje umjetne inteligencije (AI) koje održava ugrađeni algoritam u računalo aktualnim bez obzira na promjene u svjetskoj ekonomiji.
Objašnjeno strojno učenje
Razni sektori gospodarstva bave se ogromnim količinama podataka dostupnih u različitim formatima iz različitih izvora. Ogromna količina podataka, poznata kao veliki podaci, postaje lako dostupna i dostupna zbog progresivne uporabe tehnologije. Tvrtke i vlade ostvaruju ogromne uvide koji se mogu dobiti od upadanja u velike podatke, ali im nedostaju resursi i vrijeme potrebno za objedinjavanje bogatstva informacija. Kao takve, mjere umjetne inteligencije koriste se u raznim industrijama za prikupljanje, obradu, komunikaciju i razmjenu korisnih informacija iz skupova podataka. Jedna metoda AI koja se sve više koristi za veliku obradu podataka je strojno učenje.
Aplikacije za strojno učenje
Različite podatkovne aplikacije strojnog učenja formiraju se putem složenog algoritma ili izvornog koda ugrađenog u stroj ili računalo. Ovaj programski kôd stvara model koji identificira podatke i gradi predviđanja na temelju podataka koje identificira. Model koristi parametre ugrađene u algoritam za formiranje obrazaca za postupak odlučivanja. Kad postanu dostupni novi ili dodatni podaci, algoritam automatski prilagođava parametre kako bi provjerio ima li promjena uzoraka. Međutim, model se ne bi trebao mijenjati.
Strojno učenje koristi se iz različitih sektora iz različitih razloga. Trgovinski sustavi mogu se kalibrirati za prepoznavanje novih mogućnosti ulaganja. Platforme marketinga i e-trgovine mogu se prilagoditi tako da korisnicima daju točne i personalizirane preporuke na temelju korisničke povijesti pretraživanja ili prethodnih transakcija. Kreditne institucije mogu ugraditi strojno učenje kako bi predviđale loše zajmove i izgradile model kreditnog rizika. Čvorišta informacija mogu koristiti strojno učenje da bi pokrili ogromne količine vijesti iz svih krajeva svijeta. Banke mogu stvoriti alate za otkrivanje prijevara iz tehnika strojnog učenja. Uključivanje strojnog učenja u doba digitalne štednje je beskrajno jer tvrtke i vlade postaju svjesniji mogućnosti koje nude veliki podaci.
Kako funkcionira strojno učenje
Kako funkcionira strojno učenje može se bolje objasniti ilustracijom u financijskom svijetu. Tradicionalno, investicijski igrači na tržištu vrijednosnih papira poput financijskih istraživača, analitičara, upravljača imovinom, pojedinih investitora prolaze kroz mnoštvo informacija različitih kompanija širom svijeta kako bi donijeli profitabilne investicione odluke. Međutim, neki relevantni podaci možda neće biti objavljeni u široj javnosti i mogu biti tajni samo nekolicini odabranih koji imaju prednost biti zaposlenici tvrtke ili stanovnici zemlje iz koje ta informacija potiče. Pored toga, postoji samo toliko mnogo podataka koje ljudi mogu prikupiti i obraditi u određenom vremenskom okviru. Tu dolazi do strojnog učenja.
Tvrtka za upravljanje imovinom može koristiti strojno učenje u području analize ulaganja i istraživanja. Recimo da menadžer imovine investira samo u rudarske zalihe. Model ugrađen u sustav skenira web i prikuplja sve vrste vijesti iz poduzeća, industrije, gradova i zemalja, a prikupljeni podaci čine skup podataka. Upravitelji imovine i istraživači tvrtke ne bi bili u mogućnosti doći do podataka u skupu podataka koristeći se svojim ljudskim moćima i intelektima. Parametri izgrađeni zajedno s modelom iz skupa podataka izvlače samo podatke o rudarskim kompanijama, regulatornim politikama o sektoru istraživanja i političkim događajima u odabranim zemljama. Recimo da je rudarska kompanija XYZ upravo otkrila rudnik dijamanata u malom gradu u Južnoj Africi, aplikacija strojnog učenja to bi istaknula kao relevantne podatke. Model bi tada mogao koristiti analitički alat koji se naziva prediktivna analitika da bi predvidio hoće li rudarska industrija biti profitabilna u određenom vremenskom razdoblju ili će rudarske zalihe vjerojatno povećati vrijednost u određenom vremenu. Te se informacije prenose upravitelju imovine radi analize i donošenja odluke o njegovom portfelju. Upravitelj imovine može donijeti odluku o ulaganju milijuna dolara u XYZ dionice.
U jeku nepovoljnog događaja, poput južnoafričkih rudara koji štrajkuju, računalni algoritam automatski prilagođava svoje parametre kako bi stvorio novi obrazac. Na taj način računski model ugrađen u stroj ostaje aktivan čak i uz promjene svjetskih događaja i bez potrebe da čovjek prilagodi svoj kôd da bi odražavao promjene. Budući da je upravitelj imovine na vrijeme dobio ove nove podatke, moći će ograničiti njegove gubitke izlaskom iz zaliha.
