การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร?
การเรียนรู้ของเครื่องเป็นแนวคิดที่โปรแกรมคอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และปรับให้เข้ากับข้อมูลใหม่โดยปราศจากการแทรกแซงของมนุษย์ การเรียนรู้ของเครื่องเป็นสาขาของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ช่วยให้อัลกอริทึมในตัวของคอมพิวเตอร์เป็นปัจจุบันโดยไม่คำนึงถึงการเปลี่ยนแปลงของเศรษฐกิจโลก
การเรียนรู้ของเครื่องอธิบาย
ภาคส่วนต่างๆของเศรษฐกิจกำลังเผชิญกับข้อมูลจำนวนมหาศาลที่มีอยู่ในรูปแบบที่แตกต่างจากแหล่งที่แตกต่างกัน ข้อมูลจำนวนมหาศาลที่รู้จักกันในชื่อบิ๊กดาต้านั้นสามารถเข้าถึงได้ง่ายและสามารถเข้าถึงได้เนื่องจากการใช้เทคโนโลยีที่ก้าวหน้า บริษัท และรัฐบาลตระหนักถึงความเข้าใจอย่างถ่องแท้ที่สามารถได้รับจากการเข้าถึงข้อมูลขนาดใหญ่ แต่ขาดทรัพยากรและเวลาที่ต้องใช้ในการต่อสู้กับความมั่งคั่งของข้อมูล ดังนั้นจึงมีการใช้มาตรการปัญญาประดิษฐ์โดยอุตสาหกรรมต่างๆเพื่อรวบรวมประมวลผลสื่อสารและแบ่งปันข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากชุดข้อมูล วิธีการหนึ่งของ AI ที่ใช้มากขึ้นสำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่คือการเรียนรู้ของเครื่อง
โปรแกรมการเรียนรู้ของเครื่อง
การประยุกต์ใช้ข้อมูลต่างๆของการเรียนรู้ของเครื่องนั้นเกิดขึ้นจากอัลกอริทึมที่ซับซ้อนหรือซอร์สโค้ดที่สร้างขึ้นในเครื่องหรือคอมพิวเตอร์ รหัสการเขียนโปรแกรมนี้สร้างแบบจำลองที่ระบุข้อมูลและสร้างการทำนายรอบ ๆ ข้อมูลที่ระบุ ตัวแบบใช้พารามิเตอร์ที่สร้างขึ้นในอัลกอริทึมในการสร้างรูปแบบสำหรับกระบวนการตัดสินใจ เมื่อข้อมูลใหม่หรือข้อมูลเพิ่มเติมพร้อมใช้งานอัลกอริทึมจะปรับพารามิเตอร์โดยอัตโนมัติเพื่อตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงรูปแบบหากมี อย่างไรก็ตามโมเดลไม่ควรเปลี่ยนแปลง
การเรียนรู้ของเครื่องถูกใช้ในภาคต่าง ๆ ด้วยเหตุผลต่าง ๆ สามารถปรับเทียบระบบการซื้อขายเพื่อระบุโอกาสการลงทุนใหม่ แพลตฟอร์มการตลาดและอีคอมเมิร์ซสามารถปรับแต่งเพื่อให้คำแนะนำที่ถูกต้องและเป็นส่วนตัวแก่ผู้ใช้โดยอิงจากประวัติการค้นหาทางอินเทอร์เน็ตของผู้ใช้หรือธุรกรรมก่อนหน้า สถาบันสินเชื่อสามารถรวมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อคาดการณ์สินเชื่อที่ไม่ดีและสร้างแบบจำลองความเสี่ยงด้านเครดิต ศูนย์กลางข้อมูลสามารถใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อครอบคลุมข่าวจำนวนมากจากทั่วทุกมุมโลก ธนาคารสามารถสร้างเครื่องมือตรวจจับการฉ้อโกงได้จากเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง การรวมกันของการเรียนรู้ของเครื่องในยุคดิจิตอลเข้าใจไม่มีที่สิ้นสุดเป็นธุรกิจและรัฐบาลมากขึ้นตระหนักถึงโอกาสที่ข้อมูลขนาดใหญ่นำเสนอ
การเรียนรู้ของเครื่องทำงานอย่างไร
วิธีการเรียนรู้ของเครื่องสามารถอธิบายได้ดีขึ้นโดยภาพประกอบในโลกการเงิน ตามเนื้อผ้าผู้เล่นการลงทุนในตลาดหลักทรัพย์เช่นนักวิจัยทางการเงินนักวิเคราะห์ผู้จัดการสินทรัพย์นักลงทุนรายย่อยกัดเซาะผ่านข้อมูลจำนวนมากจาก บริษัท ต่าง ๆ ทั่วโลกเพื่อการตัดสินใจการลงทุนที่ให้ผลกำไร อย่างไรก็ตามข้อมูลที่เกี่ยวข้องบางอย่างอาจไม่ได้รับการเผยแพร่อย่างกว้างขวางจากสื่อและอาจเป็นข้อมูลลับเฉพาะบางคนเท่านั้นที่มีข้อได้เปรียบในการเป็นพนักงานของ บริษัท หรือผู้อยู่อาศัยในประเทศที่ข้อมูลนั้นมา นอกจากนี้มีเพียงข้อมูลจำนวนมากที่มนุษย์สามารถรวบรวมและดำเนินการภายในกรอบเวลาที่กำหนด นี่คือที่การเรียนรู้ของเครื่องเข้ามา
บริษัท จัดการสินทรัพย์อาจใช้การเรียนรู้ของเครื่องในการวิเคราะห์การลงทุนและการวิจัย สมมติว่าผู้จัดการสินทรัพย์ลงทุนในหุ้นเหมืองเท่านั้น โมเดลที่สร้างขึ้นในระบบจะสแกนเว็บและรวบรวมกิจกรรมข่าวทุกประเภทจากธุรกิจอุตสาหกรรมเมืองและประเทศรวมถึงข้อมูลที่รวบรวมไว้เป็นชุดข้อมูล ผู้จัดการสินทรัพย์และนักวิจัยของ บริษัท จะไม่สามารถรับข้อมูลในชุดข้อมูลโดยใช้พลังของมนุษย์และสติปัญญา พารามิเตอร์ที่สร้างขึ้นข้างตัวแบบจะดึงเฉพาะข้อมูลเกี่ยวกับ บริษัท ขุดนโยบายเกี่ยวกับภาคการสำรวจและเหตุการณ์ทางการเมืองในบางประเทศจากชุดข้อมูล สมมติว่า บริษัท ทำเหมือง XYZ เพิ่งค้นพบเหมืองเพชรในเมืองเล็ก ๆ ในแอฟริกาใต้แอพการเรียนรู้ของเครื่องจะเน้นเป็นข้อมูลที่เกี่ยวข้อง แบบจำลองสามารถใช้เครื่องมือวิเคราะห์ที่เรียกว่าการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์เพื่อคาดการณ์ว่าอุตสาหกรรมเหมืองแร่จะทำกำไรในช่วงเวลาหนึ่งหรือหุ้นเหมืองแร่ใดมีแนวโน้มที่จะเพิ่มมูลค่าในช่วงเวลาหนึ่ง ข้อมูลนี้จะถูกส่งไปยังผู้จัดการสินทรัพย์เพื่อวิเคราะห์และตัดสินใจผลงานของเขา ผู้จัดการสินทรัพย์อาจตัดสินใจลงทุนหลายล้านดอลลาร์ในหุ้น XYZ
ในการปลุกเหตุการณ์ที่ไม่พึงประสงค์เช่นนักขุดชาวแอฟริกาใต้กำลังดำเนินการอยู่อัลกอริทึมคอมพิวเตอร์จะปรับพารามิเตอร์โดยอัตโนมัติเพื่อสร้างรูปแบบใหม่ ด้วยวิธีนี้แบบจำลองการคำนวณที่สร้างขึ้นในเครื่องยังคงเป็นปัจจุบันแม้จะมีการเปลี่ยนแปลงในเหตุการณ์โลกและไม่จำเป็นต้องใช้คนในการปรับแต่งรหัสเพื่อสะท้อนการเปลี่ยนแปลง เนื่องจากผู้จัดการสินทรัพย์ได้รับข้อมูลใหม่ตรงเวลาพวกเขาจึงสามารถ จำกัด การขาดทุนได้โดยออกจากสต็อค
