머신 러닝이란 무엇입니까?
기계 학습은 컴퓨터 프로그램이 사람의 간섭없이 새로운 데이터를 배우고 적응할 수 있다는 개념입니다. 기계 학습은 전 세계 경제의 변화에 관계없이 컴퓨터의 내장 알고리즘을 최신 상태로 유지하는 인공 지능 (AI) 분야입니다.
기계 학습 설명
경제의 다양한 부문은 서로 다른 소스에서 다른 형식으로 제공되는 방대한 양의 데이터를 처리하고 있습니다. 기술의 점진적인 사용으로 인해 빅 데이터로 알려진 막대한 양의 데이터를 쉽게 사용할 수 있고 액세스 할 수있게되었습니다. 기업과 정부는 빅 데이터를 활용함으로써 얻을 수있는 막대한 통찰력을 알고 있지만 풍부한 정보를 활용하는 데 필요한 리소스와 시간이 부족합니다. 따라서, 인공 지능 측정은 데이터 세트로부터 유용한 정보를 수집, 처리, 통신 및 공유하기 위해 다른 산업에 의해 사용되고있다. 빅 데이터 처리에 점점 더 많이 활용되는 AI의 한 가지 방법은 기계 학습입니다.
머신 러닝 어플리케이션
머신 러닝의 다양한 데이터 애플리케이션은 머신이나 컴퓨터에 내장 된 복잡한 알고리즘 또는 소스 코드를 통해 형성됩니다. 이 프로그래밍 코드는 데이터를 식별하고 데이터를 식별하는 데이터를 예측하는 모델을 만듭니다. 이 모델은 알고리즘에 내장 된 매개 변수를 사용하여 의사 결정 프로세스를위한 패턴을 형성합니다. 새 데이터 나 추가 데이터를 사용할 수있게되면 알고리즘은 매개 변수를 자동으로 조정하여 패턴 변경이 있는지 확인합니다 (있는 경우). 그러나 모델은 변경되지 않아야합니다.
기계 학습은 여러 가지 이유로 여러 부문에서 사용됩니다. 새로운 투자 기회를 식별하기 위해 거래 시스템을 교정 할 수 있습니다. 사용자의 인터넷 검색 기록 또는 이전 거래를 기반으로 사용자에게 정확하고 개인화 된 추천을 제공하도록 마케팅 및 전자 상거래 플랫폼을 조정할 수 있습니다. 대출 기관은 기계 학습을 통합하여 불량 대출을 예측하고 신용 위험 모델을 구축 할 수 있습니다. 정보 허브는 기계 학습을 사용하여 전 세계의 많은 양의 뉴스 기사를 다룰 수 있습니다. 은행은 머신 러닝 기술로 사기 탐지 도구를 만들 수 있습니다. 기업과 정부가 빅 데이터가 제공 할 수있는 기회를보다 잘 인식함에 따라 디지털에 정통한 시대에 머신 러닝을 통합하는 것은 끝이 없습니다.
머신 러닝 작동 방식
머신 러닝의 작동 방식은 금융계의 예를 통해 더 잘 설명 할 수 있습니다. 전통적으로 금융 연구원, 분석가, 자산 관리자, 개인 투자자와 같은 증권 시장의 투자 업체는 수익성있는 투자 결정을 내리기 위해 전 세계 여러 회사의 많은 정보를 조사합니다. 그러나 일부 관련 정보는 언론 매체에 의해 널리 공개되지 않을 수 있으며 정보의 출처가되는 회사의 직원이나 회사의 직원이라는 이점을 가진 소수의 사람들에게만 공개 될 수 있습니다. 또한, 주어진 시간 내에 인간이 수집하고 처리 할 수있는 정보는 매우 많습니다. 이것이 바로 머신 러닝입니다.
자산 관리 회사는 투자 분석 및 연구 분야에서 기계 학습을 사용할 수 있습니다. 자산 관리자가 광업 주식에만 투자한다고 가정 해보십시오. 시스템에 내장 된 모델은 웹을 스캔하고 비즈니스, 산업, 도시 및 국가에서 모든 유형의 뉴스 이벤트를 수집하며 수집 된이 정보는 데이터 세트를 구성합니다. 회사의 자산 관리자와 연구원은 인력과 지능을 사용하여 데이터 세트의 정보를 얻을 수 없었습니다. 모델과 함께 구축 된 매개 변수는 광업 회사, 탐사 부문의 규제 정책 및 데이터 세트에서 일부 국가의 정치 사건에 대한 데이터 만 추출합니다. 광산 회사 XYZ가 남아프리카의 한 작은 마을에서 다이아몬드 광산을 발견했다고 가정 해 봅시다. 머신 러닝 앱은이를 관련 데이터로 강조 표시합니다. 그런 다음이 모델은 예측 분석이라는 분석 도구를 사용하여 일정 기간 동안 광산 산업의 수익성 여부 또는 특정 시간에 어떤 광산 주식의 가치가 상승 할 것인지 예측할 수 있습니다. 이 정보는 자산 관리자에게 전달되어 포트폴리오를 분석하고 결정합니다. 자산 관리자는 XYZ 주식에 수백만 달러를 투자하기로 결정할 수 있습니다.
남아공 광부 파업과 같은 불리한 상황이 발생하면 컴퓨터 알고리즘은 매개 변수를 자동으로 조정하여 새로운 패턴을 만듭니다. 이러한 방식으로, 머신에 내장 된 계산 모델은 세계 이벤트의 변화에도 불구하고 사람이 변경 사항을 반영하기 위해 코드를 조정할 필요없이 최신 상태를 유지합니다. 자산 관리자는이 새로운 데이터를 제 시간에 받았기 때문에 재고를 종료하여 손실을 제한 할 수 있습니다.
