Közzétéve: 12 March 2019

Gépi tanulás

Mi Machine Learning

Gépi tanulás a koncepció, hogy a számítógépi program lehet tanulni és alkalmazkodni az új adatok emberi beavatkozás nélkül. Gépi tanulás területén a mesterséges intelligencia (AI) , amely megtartja a számítógép beépített algoritmusok jelenlegi függetlenül változások a világgazdaság.

Összeomlanak Machine Learning

Különböző gazdasági ágazatokban foglalkozunk hatalmas mennyiségű adat áll rendelkezésre a különböző formátumok különböző forrásokból származó. A hatalmas mennyiségű adat, az úgynevezett nagy adatmennyiség, egyre könnyebben hozzáférhető és elérhető a progresszív technológia használata. A vállalatok és a kormányok felismerik a hatalmas betekintést, hogy nyerhető megérinti a nagy adat, de hiányzik az erőforrások és idő szükséges a fésű keresztül rengeteg információt. Mint ilyen, a mesterséges intelligencia intézkedéseket hajtanak által alkalmazott különböző iparágak összegyűjtésére, feldolgozására, kommunikálni, és ossza meg hasznos információkat adathalmazok. Egy eljárás a AI, hogy egyre inkább hasznosítható nagy adatfeldolgozás gépi tanulás.

Machine Learning alkalmazások

A különböző adat alkalmazás a gépi tanulás van kialakítva egy komplex algoritmust vagy forráskódot gépbe épített vagy a számítógép. Ez a programozási kód létrehoz egy modellt, amely azonosítja az adatokat, és épít előrejelzések körüli adatok alapján azonosítja. A modell paramétereit épített algoritmus alkotnak mintát a döntéshozatali folyamatban. Ha új vagy további adatok nem állnak rendelkezésre, az algoritmus automatikusan beállítja a paramétereket, hogy ellenőrizze a minta a változás, ha van ilyen. A modell azonban nem kell változtatni.

A gépi tanulás használják a különböző ágazatokban különböző okok miatt. Kereskedési rendszerek lehet kalibrálni, hogy új befektetési lehetőségeket. Marketing és e-kereskedelmi platformok lehet beállítani, hogy a pontos és személyre szabott ajánlásokat tesznek a felhasználók alapján a felhasználók internetes keresési előzmények vagy a korábbi tranzakciókat. Hitelintézetek lehet beépíteni a gépi tanulás megjósolni rossz hitelek, és létrejönne egy hitelkockázati modell szerint. Információs csomópontok használhatja a gépi tanulás fedezésére hatalmas mennyiségű hírek minden sarkából a világot. A bankok is létrehozhat a csalások felderítése eszközöket gépi tanulási technikákat. A beépítése gépi tanulás a digitális értő korszak végtelen, mint a vállalkozások és a kormányok egyre inkább tudatában a lehetőségeket, amelyeket a nagy adatok ajándékokat.

Hogyan Machine Learning Works

Hogyan működik a gépi tanulás jobban meg lehet magyarázni egy illusztráció a pénzügyi világban. Hagyományosan, a befektetési játékos az értékpapír piacon, mint a pénzügyi kutatók, elemzők, vagyonkezelők, az egyéni befektetők kutat át egy csomó információt a különböző vállalatok szerte a világon, hogy a nyereséges befektetési döntéseket. Azonban néhány lényeges információt nem lehet széles körben nyilvánosságra a média, és lehet tudomása csak néhány kiválasztott, akiknek az előnye, hogy a vállalat alkalmazottai vagy az ország lakói, ahol az információ származik. Ezen kívül már csak annyi információt emberek képesek összegyűjteni és feldolgozni egy adott időn belül. Ez az, ahol a gépi tanulás jön.

Egy vagyonkezeléscég alkalmazhat gépi tanulás a befektetési elemzés és kutatás területén. Mondjuk a vagyonkezelő csak fektet bányászat készletek. A modell a rendszerbe épített keres az interneten, és összegyűjti az összes típusú hírek események vállalkozások, iparágak, a városok és országok, és ezt az információt gyűjtött teszi ki az adathalmaz. A vagyonkezelők és a kutatók a cég nem lett volna képes, hogy az adatokat az adathalmaz felhasználásával az emberi hatáskörét és értelmet. Az épített paraméterek mellett a modell kivonatok csak adatokat bányavállalatok, szabályozási politika feltárására szektor és a politikai események bizonyos országokban az adatsorból. Mondjuk egy bányavállalat XYZ most fedezte fel egy gyémántbánya egy kisvárosban Dél-Afrikában, a gépi tanulás alkalmazás lenne kiemelni ezt a vonatkozó adatokat.prediktív elemzési jóslatokba bocsátkozni arról, hogy a bányászatban lesz nyereséges ideig, vagy a bányászati készletek valószínűleg értéknövekedés egy bizonyos időben.

Ezt az információt továbbítani lehessen a vagyonkezelő, hogy elemezze és dönteni az ő állománya. A vagyonkezelő lehet dönteni, hogy fektessenek millió dollárt XYZ állomány.

Az nyomán kedvezőtlen esemény, mint például a dél-afrikai bányászok folyik sztrájk, a számítógépes algoritmus állítja a paramétereit automatikusan létrehoz egy új mintát. Ezáltal a számítási modellt épített a gép marad a jelenlegi, még változások a világ eseményeit, és anélkül, hogy egy ember csípés a kódot, hogy tükrözze a változásokat. Mivel a vagyonkezelő megkapta ezt az új adatok időben, ő képes korlátozni a veszteségeit kilépve az állomány.