Машиналық оқыту

Негізгі қорытындылар

• Машиналық оқыту – бұл компьютерлік бағдарлама адамның араласуынсыз жаңа деректерді үйреніп, бейімделе алатын тұжырымдамасы бар жасанды интеллект (AI) саласы.
• Күрделі алгоритм немесе бастапқы код компьютерге орнатылған, ол машинаға деректерді анықтауға және өзі анықтайтын деректердің айналасында болжамдар жасауға мүмкіндік береді.
• Машиналық оқыту шешім қабылдауға көмектесу үшін әлемде тұрақты және оңай қол жетімді ақпараттың үлкен көлемін талдауда пайдалы.
• Машиналық оқытуды инвестициялау, жарнамалау, несиелеу, жаңалықтарды ұйымдастыру, алаяқтықты анықтау және т.б. сияқты әртүрлі салаларда қолдануға болады.

Машиналық оқытуды түсіну

Экономиканың әртүрлі секторлары әртүрлі көздерден алынған әртүрлі форматтағы деректердің үлкен көлемімен айналысады. Үлкен деректер ретінде белгілі деректердің үлкен көлемі технологияны, әсіресе жетілдірілген есептеу мүмкіндіктерін және бұлтты сақтауды прогрессивті пайдаланудың арқасында оңай қол жетімді және қол жетімді болып келеді. Компаниялар мен үкіметтер үлкен деректерді пайдалану арқылы алуға болатын үлкен түсініктерді түсінеді, бірақ оның ақпарат байлығын тексеруге қажетті ресурстар мен уақыт жетіспейді. Осылайша, жасанды интеллект шаралары әртүрлі салаларда деректер жиынынан пайдалы ақпаратты жинау, өңдеу, байланысу және бөлісу үшін қолданылады. Үлкен деректерді өңдеу үшін жиі қолданылатын AI әдістерінің бірі – машиналық оқыту.

Машиналық оқытудың әртүрлі деректер қолданбалары машинаға немесе компьютерге енгізілген күрделі алгоритм немесе бастапқы код арқылы қалыптасады. Бұл бағдарламалау коды деректерді анықтайтын үлгі жасайды және ол анықтайтын деректердің айналасында болжамдар жасайды. Модель шешім қабылдау процесі үшін үлгілерді қалыптастыру үшін алгоритмде орнатылған параметрлерді пайдаланады. Жаңа немесе қосымша деректер қол жетімді болғанда, алгоритм үлгінің өзгеруін тексеру үшін параметрлерді автоматты түрде реттейді, егер бар болса. Дегенмен, модель өзгермеуі керек.

Машиналық оқытуды қолдану

Машиналық оқыту әртүрлі салаларда әртүрлі себептермен қолданылады. Жаңа инвестициялық мүмкіндіктерді анықтау үшін сауда жүйелерін калибрлеуге болады. Маркетинг және электрондық коммерция платформаларын пайдаланушылардың интернет іздеу тарихы немесе алдыңғы транзакциялары негізінде пайдаланушыларға нақты және жеке ұсыныстар беру үшін реттеуге болады. Несиелік мекемелер нашар несиелерді болжау және несиелік тәуекел моделін құру үшін машиналық оқытуды қоса алады. Ақпараттық хабтар әлемнің түкпір-түкпіріндегі жаңалықтардың үлкен көлемін қамту үшін машиналық оқытуды пайдалана алады. Банктер машинаны оқыту әдістерінен алаяқтықты анықтау құралдарын жасай алады. Цифрлық технологияны меңгерген дәуірде машиналық оқытуды енгізу шексіз, өйткені бизнес пен үкіметтер үлкен деректер ұсынатын мүмкіндіктер туралы көбірек біледі.

Машиналық оқытуды қолдану

Машиналық оқыту қалай жұмыс істейтінін қаржы әлеміндегі иллюстрация арқылы жақсырақ түсіндіруге болады. Дәстүрлі түрде бағалы қағаздар нарығындағы қаржы зерттеушілері, сарапшылар, активтерді басқарушылар және жеке инвесторлар сияқты инвестициялық ойыншылар тиімді инвестициялық шешімдер қабылдау үшін дүние жүзіндегі әртүрлі компаниялардан көптеген ақпаратты зерттейді. Дегенмен, кейбір тиісті ақпарат бұқаралық ақпарат құралдары арқылы кеңінен жарияланбауы мүмкін және компания қызметкерлері немесе ақпарат алынған елдің тұрғындары болу артықшылығы бар таңдаулы бірнеше адамға ғана қолжетімді болуы мүмкін. Бұған қоса, адамдар белгілі бір уақыт аралығында жинап, өңдей алатын ақпараттың көптігі ғана. Бұл жерде машиналық оқыту пайда болады.

Aктивтерді басқару фирмасы инвестициялық талдау және зерттеу саласында машиналық оқытуды қолдана алады. Актив менеджері тек тау-кен қорларына инвестициялайды делік. Жүйеге енгізілген модель интернетті сканерлейді және кәсіпорындардан, салалардан, қалалардан және елдерден жаңалықтар оқиғаларының барлық түрлерін жинайды және жиналған бұл ақпарат деректер жинағын құрайды. Фирманың активтерді басқарушылары мен зерттеушілері өздерінің адамдық күштері мен интеллекттерін пайдалана отырып, деректер жинағындағы ақпаратты ала алмас еді. Модельмен бірге құрастырылған параметрлер деректер жинағынан тек тау-кен компаниялары, барлау секторындағы реттеу саясаты және таңдаулы елдердегі саяси оқиғалар туралы деректерді шығарады.

Машиналық оқытудың мысалы

Айталық, XYZ тау-кен компаниясы Оңтүстік Африкадағы шағын қалада алмаз кенішін тапты. Тау-кен компанияларына бағытталған активтер менеджерінің қолындағы машинаны оқыту құралы мұны тиісті деректер ретінде көрсетеді. Машиналық оқыту құралындағы модель тау-кен өнеркәсібінің белгілі бір уақыт аралығында пайдалы болатын-болмайтыны немесе белгілі бір уақытта қандай тау-кен қорларының құнының өсуі ықтималдығы туралы болжам жасау үшін болжамдық аналитика деп аталатын аналитикалық құралды пайдаланады. актив менеджерінің енгізуінсіз табылған соңғы ақпарат. Бұл ақпарат олардың портфолиосын талдау және шешім қабылдау үшін активтерді басқарушыға жіберіледі. Содан кейін активтер менеджері XYZ акциясына миллиондаған доллар инвестициялау туралы шешім қабылдауы мүмкін.

Оңтүстік африкалық кеншілер ереуілге шығу сияқты жағымсыз оқиғадан кейін компьютер алгоритмі жаңа үлгіні жасау үшін өз параметрлерін автоматты түрде реттейді. Осылайша, машинаға енгізілген есептеу моделі әлемдегі оқиғалардың өзгеруіне қарамастан және адамның өзгерістерді көрсету үшін оның кодын өзгертуін қажет етпестен өзекті болып қалады. Актив менеджері бұл жаңа деректерді уақытында алғандықтан, олар қордан шығу арқылы өз шығындарын шектей алады.