การทำความเข้าใจการเรียนรู้ของเครื่อง: ใช้ตัวอย่าง

การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร?

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นแนวคิดที่โปรแกรมคอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และปรับให้เข้ากับข้อมูลใหม่โดยไม่ต้องแทรกแซงมนุษย์ การเรียนรู้ของเครื่องเป็นสาขาของปัญญาประดิษฐ์(ai) ที่ทำให้คอมพิวเตอร์ในตัวอัลกอริทึมปัจจุบันโดยไม่คำนึงถึงการเปลี่ยนแปลงในเศรษฐกิจทั่วโลก

ทำความเข้าใจการเรียนรู้ของเครื่องจักร

ภาคส่วนต่าง ๆ ของเศรษฐกิจกำลังจัดการกับข้อมูลจำนวนมากที่มีอยู่ในรูปแบบต่าง ๆ จากแหล่งที่แตกต่างกัน ข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เรียกว่าข้อมูลขนาดใหญ่กำลังพร้อมใช้งานได้อย่างง่ายดายและเข้าถึงได้เนื่องจากการใช้เทคโนโลยีแบบก้าวหน้าโดยเฉพาะความสามารถในการคำนวณขั้นสูงและการจัดเก็บคลาวด์ บริษัท และรัฐบาลตระหนักถึงข้อมูลเชิงลึกขนาดใหญ่ที่สามารถได้รับจากการแตะลงในข้อมูลขนาดใหญ่ แต่ขาดทรัพยากรและเวลาที่ต้องใช้ในการรวมข้อมูลมากมาย ดังนั้นมาตรการปัญญาประดิษฐ์จึงถูกใช้โดยอุตสาหกรรมต่าง ๆ เพื่อรวบรวมประมวลผลการสื่อสารและแบ่งปันข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากชุดข้อมูล วิธีหนึ่งของ AI ที่ใช้มากขึ้นสำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่คือการเรียนรู้ของเครื่อง

แอปพลิเคชันข้อมูลต่างๆของการเรียนรู้ของเครื่องจักรจะเกิดขึ้นผ่านอัลกอริทึมที่ซับซ้อนหรือซอร์สโค้ดที่สร้างขึ้นในเครื่องหรือคอมพิวเตอร์ รหัสการเขียนโปรแกรมนี้สร้างแบบจำลองที่ระบุข้อมูลและสร้างการคาดการณ์รอบ ๆ ข้อมูลที่ระบุ โมเดลใช้พารามิเตอร์ที่สร้างขึ้นในอัลกอริทึมเพื่อสร้างรูปแบบสำหรับกระบวนการตัดสินใจ เมื่อมีข้อมูลใหม่หรือเพิ่มเติมอัลกอริทึมจะปรับพารามิเตอร์โดยอัตโนมัติเพื่อตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงรูปแบบหากมี อย่างไรก็ตามโมเดลไม่ควรเปลี่ยนแปลง

การใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักร

การเรียนรู้ของเครื่องใช้ในภาคต่าง ๆ ด้วยเหตุผลหลายประการ ระบบการซื้อขายสามารถปรับเทียบเพื่อระบุโอกาสการลงทุนใหม่ การตลาดและอีคอมเมิร์ซแพลตฟอร์มสามารถปรับแต่งเพื่อให้คำแนะนำที่ถูกต้องและเป็นส่วนตัวแก่ผู้ใช้ตามประวัติการค้นหาอินเทอร์เน็ตของผู้ใช้หรือธุรกรรมก่อนหน้า สถาบันสินเชื่อสามารถรวมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำนายสินเชื่อที่ไม่ดีและสร้างแบบจำลองความเสี่ยงด้านเครดิต ฮับข้อมูลสามารถใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อครอบคลุมเรื่องราวข่าวจำนวนมากจากทั่วทุกมุมโลก ธนาคารสามารถสร้างได้การฉ้อโกงเครื่องมือตรวจจับจากเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง การรวมตัวกันของการเรียนรู้ของเครื่องจักรในยุคดิจิตอลที่มีความชำนาญนั้นไม่มีที่สิ้นสุดเนื่องจากธุรกิจและรัฐบาลตระหนักดีขึ้นโอกาสที่ข้อมูลขนาดใหญ่นำเสนอ-

การประยุกต์ใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักร

วิธีการทำงานของการเรียนรู้ของเครื่องสามารถอธิบายได้ดีขึ้นโดยภาพประกอบในโลกการเงิน ตามเนื้อผ้าผู้เล่นการลงทุนในตลาดหลักทรัพย์เช่นนักวิจัยทางการเงินนักวิเคราะห์ผู้จัดการสินทรัพย์และนักลงทุนรายบุคคลได้ตรวจสอบข้อมูลจำนวนมากจาก บริษัท ต่าง ๆ ทั่วโลกเพื่อทำการตัดสินใจลงทุนที่ทำกำไร อย่างไรก็ตามข้อมูลที่เกี่ยวข้องบางอย่างอาจไม่ได้รับการเผยแพร่อย่างกว้างขวางจากสื่อและอาจเป็นส่วนตัวเพียงไม่กี่คนที่เลือกเพียงไม่กี่คนที่มีข้อได้เปรียบในการเป็นพนักงานของ บริษัท หรือผู้อยู่อาศัยในประเทศที่ข้อมูลเกิดจาก นอกจากนี้ยังมีข้อมูลมากมายที่มนุษย์สามารถรวบรวมและดำเนินการภายในกรอบเวลาที่กำหนด นี่คือที่มาของการเรียนรู้ของเครื่อง

หนึ่งการจัดการสินทรัพย์บริษัท อาจจ้างการเรียนรู้ของเครื่องจักรในการวิเคราะห์การลงทุนและพื้นที่การวิจัย สมมติว่าผู้จัดการสินทรัพย์ลงทุนเฉพาะในการขุดหุ้น รูปแบบที่สร้างขึ้นในระบบสแกนเว็บและรวบรวมกิจกรรมข่าวทุกประเภทจากธุรกิจอุตสาหกรรมเมืองและประเทศต่างๆและข้อมูลนี้รวบรวมไว้ทำให้ชุดข้อมูล ผู้จัดการสินทรัพย์และนักวิจัยของ บริษัท จะไม่สามารถรับข้อมูลในชุดข้อมูลโดยใช้พลังและสติปัญญาของมนุษย์ พารามิเตอร์ที่สร้างขึ้นพร้อมกับแบบจำลองสารสกัดเฉพาะข้อมูลเกี่ยวกับ บริษัท เหมืองแร่นโยบายด้านกฎระเบียบในภาคการสำรวจและเหตุการณ์ทางการเมืองในประเทศที่เลือกจากชุดข้อมูล

ตัวอย่างการเรียนรู้ของเครื่องจักร

พูดว่า บริษัท เหมือง XYZ เพิ่งค้นพบเหมืองเพชรในเมืองเล็ก ๆ ในแอฟริกาใต้ เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องในมือของผู้จัดการสินทรัพย์ที่มุ่งเน้นไปที่ บริษัท ขุดจะเน้นสิ่งนี้เป็นข้อมูลที่เกี่ยวข้อง แบบจำลองในเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องจะใช้เครื่องมือวิเคราะห์ที่เรียกว่าการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์เพื่อทำการคาดการณ์ว่าอุตสาหกรรมการขุดจะทำกำไรเป็นระยะเวลาหนึ่งหรือว่าหุ้นเหมืองแร่มีแนวโน้มที่จะเพิ่มมูลค่าในเวลาที่กำหนดตามข้อมูลล่าสุดที่ค้นพบโดยไม่มีข้อมูลใด ๆ จากผู้จัดการสินทรัพย์ ข้อมูลนี้ถูกส่งไปยังผู้จัดการสินทรัพย์เพื่อวิเคราะห์และตัดสินใจสำหรับพอร์ตโฟลิโอของพวกเขา ผู้จัดการสินทรัพย์อาจตัดสินใจลงทุนหลายล้านดอลลาร์ในหุ้น XYZ

หลังจากเหตุการณ์ที่ไม่เอื้ออำนวยเช่นคนงานเหมืองชาวแอฟริกาใต้ที่กำลังโจมตีอัลกอริทึมคอมพิวเตอร์จะปรับพารามิเตอร์โดยอัตโนมัติเพื่อสร้างรูปแบบใหม่ ด้วยวิธีนี้รูปแบบการคำนวณที่สร้างขึ้นในเครื่องยังคงเป็นปัจจุบันแม้จะมีการเปลี่ยนแปลงในเหตุการณ์โลกและไม่จำเป็นต้องมีมนุษย์เพื่อปรับแต่งรหัสเพื่อสะท้อนการเปลี่ยนแปลง เนื่องจากผู้จัดการสินทรัพย์ได้รับข้อมูลใหม่นี้ตรงเวลาพวกเขาจึงสามารถ จำกัด การสูญเสียของพวกเขาได้โดยการออกจากไฟล์คลังสินค้า-