Mikä on koneoppiminen?
Koneoppiminen on käsite, jonka tietokoneohjelma voi oppia ja mukautua uuteen tietoon ilman ihmisen puuttumista siihen. Koneoppiminen on tekoälyn (AI) ala, joka pitää tietokoneen sisäänrakennetut algoritmit ajan tasalla maailman talouden muutoksista riippumatta.
Koneoppiminen selitetty
Eri talouden alat käsittelevät valtavia määriä tietoa eri muodoissa eri lähteistä. Valtavasta datasta, joka tunnetaan nimellä big data, on tulossa helposti saataville ja saavutettavissa tekniikan asteittaisen käytön vuoksi. Yritykset ja hallitukset ymmärtävät valtavan näkemyksen, joka voidaan saada napauttamalla suuria tietoja, mutta heillä ei ole resursseja ja aikaa, jota tarvitaan tiedon runsauden hyödyntämiseen. Sellaisenaan eri teollisuudenalat käyttävät tekoälyn toimenpiteitä kerätä, käsitellä, kommunikoida ja jakaa hyödyllistä tietoa tietokokonaisuuksista. Yksi AI-menetelmä, jota käytetään yhä enemmän isoihin tietojenkäsittelyihin, on koneoppiminen.
Koneoppimissovellukset
Koneoppimisen erilaiset sovellukset muodostetaan koneeseen tai tietokoneeseen sisäänrakennetun monimutkaisen algoritmin tai lähdekoodin avulla. Tämä ohjelmointikoodi luo mallin, joka tunnistaa tiedot ja rakentaa ennusteita tunnistetun tiedon ympärille. Malli käyttää algoritmiin rakennettuja parametreja kuvioiden muodostamiseksi päätöksentekoprosessille. Kun uutta tai lisätietoa tulee saataville, algoritmi säätää parametrit automaattisesti tarkistaakseen mahdollisen kuvion muutoksen. Mallin ei kuitenkaan pitäisi muuttua.
Koneoppimista käytetään eri aloilla eri syistä. Kaupankäyntijärjestelmät voidaan kalibroida uusien sijoitusmahdollisuuksien tunnistamiseksi. Markkinointi- ja verkkokaupan alustoja voidaan virittää antamaan käyttäjille tarkkoja ja henkilökohtaisia suosituksia käyttäjien Internet-hakuhistorian tai aiempien tapahtumien perusteella. Luottolaitokset voivat sisällyttää koneoppimisen ennustaakseen huonot lainat ja rakentaa luottoriskimallin. Tietokeskukset voivat käyttää koneoppimista kattamaan valtavia määriä uutisia eri puolilta maailmaa. Pankit voivat luoda petosten havaitsemisvälineitä koneoppimistekniikoista. Koneoppimisen sisällyttäminen digitaaliseen taitoon on loputonta, kun yritykset ja hallitukset tietävät paremmin suurten tietojen tarjoamat mahdollisuudet.
Kuinka koneoppiminen toimii
Koneoppimisen toiminta voidaan selittää paremmin kuvauksella finanssimaailmassa. Perinteisesti arvopaperimarkkinoiden sijoitustoimijat, kuten finanssitutkijat, analyytikot, omaisuudenhoitajat ja yksittäiset sijoittajat, käyvät läpi paljon tietoja eri puolilta maailmaa sijaitsevista yrityksistä tehdäkseen kannattavia sijoituspäätöksiä. Joitakin asiaankuuluvia tietoja ei kuitenkaan voida julkistaa laajasti tiedotusvälineissä, ja ne voivat olla hyödyllisiä vain harvoille harvoille, joilla on etuna olla yrityksen työntekijät tai sen maan asukkaat, josta tiedot ovat peräisin. Lisäksi on vain niin paljon tietoa, jonka ihmiset voivat kerätä ja käsitellä tietyssä ajassa. Koneoppiminen tulee tänne.
Varainhoitoyritys voi käyttää koneoppimista sijoitusanalyysin ja tutkimusalueensa alueella. Oletetaan, että varainhoitaja sijoittaa vain kaivosvarastoihin. Järjestelmään sisäänrakennettu malli skannaa verkkoa ja kerää kaikenlaisia uutisia tapahtumista yrityksiltä, teollisuudelta, kaupungeilta ja maista. Nämä kerätyt tiedot muodostavat tietojoukon. Yrityksen varainhoitajat ja tutkijat eivät olisi kyenneet saamaan tietoja tietojoukosta ihmisvoimiaan ja älyjään hyödyntäen. Mallin rinnalle rakennetut parametrit ottavat tietoaineistosta vain tiedot kaivosyhtiöistä, etsintäalan sääntelypolitiikasta ja tiettyjen maiden poliittisista tapahtumista. Oletetaan, että kaivosyhtiö XYZ löysi juuri timanttikaivoksen pienestä kaupungista Etelä-Afrikassa, koneoppimissovellus korosti tätä asiaankuuluvana tietona. Malli voisi sitten käyttää ennustavaa analytiikkaa nimeltä analytiikkatyökalua ennusteiden tekemiseen siitä, onko kaivosteollisuus kannattava tietyn ajanjakson ajan, tai mitkä kaivosvarastojen arvot todennäköisesti kasvavat tietyllä ajanjaksolla. Nämä tiedot välitetään omaisuudenhoitajalle analysoidakseen ja tehdäkseen päätös salkustaan. Omaisuudenhoitaja voi tehdä päätöksen sijoittaa miljoonia dollareita XYZ-osakkeisiin.
Epäsuotuisan tapahtuman, kuten lakkoon lähtevien eteläafrikkalaisten kaivostyöläisten, jälkeen tietokonealgoritmi säätää parametrejaan automaattisesti uuden kuvion luomiseksi. Tällä tavalla koneeseen sisäänrakennettu laskennallinen malli pysyy ajan tasalla jopa muutoksissa maailmantapahtumiin ja ilman, että ihmistä tarvitsee muokata koodiaan muutosten heijastamiseksi. Koska varainhoitaja sai nämä uudet tiedot ajoissa, he pystyvät rajoittamaan hänen tappioitaan poistumalla osakekannasta.
