[vc_empty_space height="10px"]

Kalendář

[vc_empty_space height="10px"] Připravujeme pro vás kalendář s "earnings calls", IPOs, SPAC mergery a dalším. [vc_empty_space height="10px"]

Hlavní události dne s vlivem na trhy

Definice strojového učení

Definice strojového učení

Co je to strojové učení?

Strojové učení je koncept, který se počítačový software může naučit a přizpůsobit novým datům bez lidského zásahu. Strojové učení je pole umělé inteligence (AI), které udržuje aktuální vestavěné algoritmy počítače bez ohledu na změny v celosvětové ekonomice.

Shrnutí

  • Strojové učení je oblast umělé inteligence (AI) s konceptem, který se počítačový plan může naučit a přizpůsobit novým datům bez lidského zásahu.
  • Složitý algoritmus nebo zdrojový kód je zabudován do počítače, který umožňuje stroji identifikovat information a vytvářet předpovědi kolem dat, která identifikuje.
  • Strojové učení je užitečné při analýze obrovského množství informací, které jsou ve světě trvale a snadno dostupné, aby vám pomohly při rozhodování.
  • Strojové učení lze použít v různých oblastech, například v investování, reklamě, půjčování, organizování zpráv, odhalování podvodů a dalších.

Porozumění strojovému učení

Různá odvětví hospodářství se zabývají obrovským množstvím dat dostupných v různých formátech z různorodých zdrojů. Obrovské množství dat, známé jako velká details, se díky progresivnímu využívání technologie stává snadno dostupným a přístupným. Společnosti a vlády si uvědomují obrovské poznatky, které lze získat odběrem velkých objemů dat, ale chybí jim zdroje a čas potřebný k překonání jejich bohatství informací. Opatření umělé inteligence jako taková používají různá průmyslová odvětví ke shromažďování, zpracovávání, komunikaci a sdílení užitečných informací ze souborů dat. Jednou z metod AI, která se stále více využívá professional zpracování velkých dat, je strojové učení.

Různé datové aplikace strojového učení jsou vytvářeny prostřednictvím složitého algoritmu nebo zdrojového kódu zabudovaného do stroje nebo počítače. Tento programovací kód vytvoří model, který identifikuje information a vytvoří předpovědi kolem dat, která identifikuje. Model používá parametry zabudované v algoritmu k vytváření vzorů pro svůj rozhodovací proces. Když jsou k dispozici nová nebo další details, algoritmus automaticky upraví parametry, aby zkontroloval případnou změnu vzoru. Design by se však neměl měnit.

Využití strojového učení

Strojové učení se používá v různých sektorech z různých důvodů. Obchodní systémy lze kalibrovat tak, aby identifikovaly nové investiční příležitosti. Platformy marketingu a elektronického obchodování lze vyladit tak, aby svým uživatelům poskytovaly přesná a přizpůsobená doporučení na základě jejich historie vyhledávání na internetu nebo předchozích transakcí. Půjčující instituce mohou do predikce špatných půjček a vytvoření modelu úvěrového rizika začlenit strojové učení. Informační centra mohou pomocí strojového učení pokrýt obrovské množství zpráv ze všech koutů světa. Banky mohou z technik strojového učení vytvářet nástroje professional detekci podvodů. Začlenění strojového učení v éře digitálního důvtipu je nekonečné, protože podniky a vlády si více uvědomují příležitosti, které velká data představují.

Aplikace strojového učení

Jak funguje strojové učení, lze lépe vysvětlit ilustrací ve finančním světě. Investiční hráči na trhu cenných papírů, jako jsou finanční výzkumní pracovníci, analytici, správci aktiv a jednotliví investoři, tradičně prohledávají spoustu informací od různých společností z celého světa, aby mohli učinit výnosná investiční rozhodnutí. Některé relevantní informace však nemusí být v médiích široce propagovány a mohou být zasvěceny pouze několika vybraným osobám, které mají tu výhodu, že jsou zaměstnanci společnosti nebo obyvateli země, odkud tyto informace pocházejí. Kromě toho existuje jen tolik informací, které lidé mohou v daném časovém rámci shromáždit a zpracovat. To je místo, kde přichází strojové učení.

Firma professional správu aktiv může ve své investiční analýze a oblasti výzkumu využívat strojové učení. Řekněme, že správce aktiv investuje pouze do těžebních akcií. Design zabudovaný do systému skenuje net a shromažďuje všechny typy zpravodajských událostí z podniků, průmyslových odvětví, měst a zemí a tyto shromážděné informace tvoří soubor dat. Správci aktiv a výzkumní pracovníci firmy by nebyli schopni získat informace v datovém souboru pomocí svých lidských schopností a intelektu. Parametry vytvořené společně s modelem extrahují ze sady dat pouze information o těžebních společnostech, regulačních politikách v průzkumném sektoru a politických událostech ve vybraných zemích.

Příklad strojového učení

Řekněme, že těžební společnost XYZ právě objevila diamantový důl v malém městečku v Jižní Africe. Nástroj professional strojové učení v rukou správce aktiv, který se zaměřuje na těžební společnosti, by to vyzdvihl jako relevantní data. Design v nástroji professional strojové učení by pak pomocí analytického nástroje zvaného prediktivní analytika provedl předpovědi, zda bude těžební průmysl po určitou dobu ziskový, nebo které akcie těžby pravděpodobně v určitou dobu zvýší hodnotu, na základě nedávno objevené informace bez jakéhokoli zásahu správce majetku. Tyto informace jsou předávány správci aktiv za účelem analýzy a rozhodování o jejich portfoliu. Správce aktiv pak může učinit rozhodnutí investovat miliony dolarů do akcií XYZ.

V důsledku nepříznivé události, jako jsou stávky jihoafrických horníků, počítačový algoritmus automaticky upraví své parametry tak, aby vytvořily nový vzor. Tímto způsobem zůstává výpočetní product zabudovaný do stroje aktuální i se změnami ve světových událostech a bez nutnosti člověka vyladit jeho kód tak, aby odrážel změny. Protože správce aktiv obdržel tato nová facts včas, je schopen omezit své ztráty opuštěním akcie.

Kliněte pro ohodnocení článku!
[Celkem: 0 Průměrné hodnocení: 0]
Žádné příspěvky

Komentář
Jméno
E-mail
Web

error: