Apakah Pembelajaran Mesin?
Pembelajaran mesin adalah konsep bahawa program komputer boleh belajar dan menyesuaikan diri dengan data baru tanpa campur tangan manusia. Pembelajaran mesin adalah bidang kecerdasan buatan (AI) yang menyimpan algoritma terbina dalam komputer semasa tanpa mengira perubahan dalam ekonomi dunia.
Pembelajaran Mesin Dijelaskan
Pelbagai sektor ekonomi berhadapan dengan banyak data yang terdapat dalam pelbagai format dari sumber-sumber yang berbeza. Jumlah data yang besar, yang dikenali sebagai data besar, menjadi mudah dan mudah diakses kerana penggunaan teknologi yang progresif. Syarikat-syarikat dan kerajaan menyedari wawasan yang besar yang boleh diperolehi daripada mengetuk data besar tetapi kekurangan sumber dan masa yang diperlukan untuk menyisir melalui kekayaan maklumat. Oleh itu, langkah kecerdasan buatan sedang digunakan oleh industri yang berbeza untuk mengumpulkan, memproses, berkomunikasi, dan berkongsi maklumat berguna daripada set data. Satu kaedah AI yang semakin digunakan untuk pemprosesan data besar ialah pembelajaran mesin.
Aplikasi Pembelajaran Mesin
Pelbagai aplikasi data pembelajaran mesin dibentuk melalui algoritma atau kod sumber kompleks yang dibina ke dalam mesin atau komputer. Kod pengaturcaraan ini mencipta model yang mengenal pasti data dan membina ramalan di sekeliling data yang dikenal pastinya. Model ini menggunakan parameter yang dibina dalam algoritma untuk membentuk corak untuk proses membuat keputusannya. Apabila data baru atau tambahan tersedia, algoritma secara automatik menyesuaikan parameter untuk memeriksa perubahan corak, jika ada. Walau bagaimanapun, model tidak boleh berubah.
Pembelajaran mesin digunakan dalam pelbagai sektor untuk pelbagai sebab. Sistem dagangan boleh ditentukur untuk mengenal pasti peluang pelaburan baru. Platform pemasaran dan e-dagang boleh ditala untuk memberikan cadangan yang tepat dan diperibadikan kepada pengguna berdasarkan sejarah carian internet pengguna atau transaksi sebelumnya. Institusi pinjaman boleh memasukkan pembelajaran mesin untuk meramalkan pinjaman buruk dan membina model risiko kredit. Hub maklumat boleh menggunakan pembelajaran mesin untuk menampung sejumlah besar berita dari semua penjuru dunia. Bank boleh membuat alat pengesan penipuan dari teknik pembelajaran mesin. Penggabungan pembelajaran mesin dalam era digital-savvy adalah tidak berkesudahan kerana perniagaan dan pemerintah menjadi lebih menyedari peluang yang diberikan oleh data besar.
Bagaimana Pembelajaran Mesin berfungsi
Bagaimana kerja pembelajaran mesin boleh dijelaskan dengan lebih baik oleh ilustrasi di dunia kewangan. Secara tradisinya, pemain pelaburan dalam pasaran sekuriti seperti penyelidik kewangan, penganalisis, pengurus aset, pelabur individu menjelajah melalui banyak maklumat dari syarikat yang berlainan di seluruh dunia untuk membuat keputusan pelaburan yang menguntungkan. Walau bagaimanapun, beberapa maklumat yang berkaitan mungkin tidak dipublikasikan secara meluas oleh media dan mungkin tersiar hanya dengan beberapa orang yang mempunyai kelebihan menjadi pekerja syarikat atau penduduk negara di mana maklumat itu berasal. Di samping itu, hanya terdapat banyak maklumat manusia yang boleh mengumpul dan memproses dalam tempoh masa yang diberikan. Di sinilah pembelajaran mesin masuk.
Firma pengurusan aset boleh menggunakan mesin pembelajaran dalam analisis pelaburan dan kawasan penyelidikannya. Katakan pengurus aset hanya melabur dalam stok perlombongan. Model yang dibina ke dalam sistem mengimbas web dan mengumpul semua jenis peristiwa berita dari perniagaan, industri, bandar, dan negara, dan maklumat ini berkumpul menyusun set data. Pengurus aset dan penyelidik firma itu tidak akan dapat mendapatkan maklumat dalam set data menggunakan kuasa manusia dan intelek mereka. Parameter yang dibina bersama-sama dengan model hanya mengeluarkan data mengenai syarikat perlombongan, dasar pengawalseliaan pada sektor penerokaan, dan peristiwa politik di negara terpilih dari set data. Katakanlah sebuah syarikat perlombongan XYZ baru saja menemui sebuah lombong berlian di sebuah bandar kecil di Afrika Selatan, aplikasi pembelajaran mesin akan menyerlahkan ini sebagai data yang relevan. Model ini kemudiannya boleh menggunakan alat analitik yang disebut analisis ramalan untuk membuat ramalan sama ada industri perlombongan akan menguntungkan untuk jangka masa, atau saham perlombongan mungkin akan meningkatkan nilai pada masa tertentu. Maklumat ini disampaikan kepada pengurus aset untuk menganalisis dan membuat keputusan untuk portfolionya. Pengurus aset boleh membuat keputusan untuk melabur berjuta-juta dolar ke dalam saham XYZ.
Berikutan peristiwa yang tidak menyenangkan, seperti pelombong Afrika Selatan yang akan mogok, algoritma komputer menyesuaikan parameternya secara automatik untuk mencipta corak baru. Dengan cara ini, model komputasi yang dibina ke dalam mesin tetap semasa walaupun dengan perubahan dalam peristiwa dunia dan tanpa memerlukan manusia untuk mengubah suai kodnya untuk mencerminkan perubahan. Oleh kerana pengurus aset menerima data baru ini tepat pada waktunya, mereka dapat membatasi kerugiannya dengan keluar saham.
