Makine öğrenme

Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğrenimi, bir bilgisayar programının insan müdahalesi olmadan öğrenebileceği ve yeni verilere uyarlayabileceği kavramdır. Makine öğrenimi, bir bilgisayarın yerleşik algoritmalarını dünya çapındaki ekonomideki değişikliklerden bağımsız olarak güncel tutan bir yapay zeka (AI) alanıdır.

Makine Öğrenimini Anlamak

Ekonominin çeşitli sektörleri, farklı kaynaklardan farklı formatlarda bulunan büyük miktarda veriyle uğraşmaktadır. Büyük veri olarak bilinen muazzam miktardaki veri, teknolojinin ilerici kullanımı, özellikle gelişmiş bilgi işlem yetenekleri ve bulut depolama sayesinde kolayca erişilebilir ve erişilebilir hale geliyor. Şirketler ve hükümetler, büyük veriden yararlanılarak elde edilebilecek muazzam içgörünün farkındadır, ancak bilgi zenginliğini taramak için gereken kaynaklar ve zamandan yoksundur. Bu nedenle, yapay zeka önlemleri, veri kümelerinden yararlı bilgileri toplamak, işlemek, iletmek ve paylaşmak için farklı endüstriler tarafından kullanılmaktadır. Büyük veri işleme için giderek daha fazla kullanılan bir yapay zeka yöntemi makine öğrenimidir.

Makine öğreniminin çeşitli veri uygulamaları, makine veya bilgisayarda yerleşik olarak bulunan karmaşık bir algoritma veya kaynak kodu aracılığıyla oluşturulur. Bu programlama kodu, verileri tanımlayan ve tanımladığı veriler etrafında tahminler oluşturan bir model oluşturur. Model, karar verme süreci için kalıplar oluşturmak üzere algoritmada yerleşik parametreleri kullanır. Yeni veya ek veriler mevcut olduğunda, algoritma, varsa bir model değişikliğini kontrol etmek için parametreleri otomatik olarak ayarlar. Ancak model değişmemelidir.

Makine Öğreniminin Kullanımları

Makine öğrenimi, çeşitli nedenlerle farklı sektörlerde kullanılmaktadır. Ticaret sistemleri, yeni yatırım fırsatlarını belirlemek için kalibre edilebilir. Pazarlama ve e-ticaret platformları, kullanıcıların internet arama geçmişine veya önceki işlemlerine göre kullanıcılarına doğru ve kişiselleştirilmiş öneriler sağlamak için ayarlanabilir. Borç veren kurumlar, kötü kredileri tahmin etmek ve bir kredi riski modeli oluşturmak için makine öğrenimini dahil edebilir. Bilgi merkezleri, dünyanın dört bir yanından çok sayıda haberi işlemek için makine öğrenimini kullanabilir. Bankalar, makine öğrenimi tekniklerinden dolandırıcılık tespit araçları oluşturabilir. İşletmeler ve hükümetler büyük verinin sunduğu fırsatların daha fazla farkına vardıkça, makine öğreniminin dijital bilgi çağına dahil edilmesi sonsuzdur.

Makine Öğreniminin Uygulanması

Makine öğreniminin nasıl çalıştığı finans dünyasındaki bir örnekle daha iyi açıklanabilir. Geleneksel olarak, finansal araştırmacılar, analistler, varlık yöneticileri ve bireysel yatırımcılar gibi menkul kıymetler piyasasındaki yatırım oyuncuları, karlı yatırım kararları almak için dünyanın dört bir yanındaki farklı şirketlerden birçok bilgiyi araştırır. Bununla birlikte, bazı ilgili bilgiler medya tarafından geniş çapta duyurulmayabilir ve yalnızca şirketin çalışanları veya bilginin geldiği ülkenin sakinleri olma avantajına sahip seçilmiş birkaç kişiye özel olabilir. Ek olarak, insanların belirli bir zaman dilimi içinde toplayıp işleyebileceği çok fazla bilgi var. Makine öğreniminin devreye girdiği yer burasıdır.

Bir varlık yönetimi firması, yatırım analizi ve araştırma alanında makine öğrenimi kullanabilir. Varlık yöneticisinin yalnızca madencilik stoklarına yatırım yaptığını varsayalım. Sistemde yerleşik olan model, web’i tarar ve işletmelerden, endüstrilerden, şehirlerden ve ülkelerden her türlü haber olayını toplar ve toplanan bu bilgiler veri setini oluşturur. Firmanın varlık yöneticileri ve araştırmacıları, insan güçlerini ve akıllarını kullanarak veri setindeki bilgileri alamazlardı. Modelle birlikte oluşturulan parametreler, veri setinden yalnızca madencilik şirketleri, arama sektörüne ilişkin düzenleyici politikalar ve belirli ülkelerdeki siyasi olaylar hakkındaki verileri çıkarır.

Makine Öğrenimi Örneği

Madencilik şirketi XYZ, Güney Afrika’da küçük bir kasabada bir elmas madeni keşfetti. Madencilik şirketlerine odaklanan bir varlık yöneticisinin elinde bulunan bir makine öğrenimi aracı, bunu ilgili veriler olarak vurgulayacaktır. Makine öğrenimi aracındaki model, daha sonra, madencilik endüstrisinin belirli bir süre için kârlı olup olmayacağına veya hangi madencilik stoklarının belirli bir zamanda değerinin artma ihtimaline bağlı olarak tahminlerde bulunmak için tahmine dayalı analitik adı verilen bir analitik aracı kullanacaktır. varlık yöneticisinden herhangi bir girdi olmaksızın keşfedilen son bilgiler. Bu bilgiler, portföylerini analiz etmesi ve karar vermesi için varlık yöneticisine iletilir. Varlık yöneticisi daha sonra XYZ hissesine milyonlarca dolar yatırım yapma kararı alabilir.

Güney Afrikalı madencilerin greve gitmesi gibi olumsuz bir olayın ardından, bilgisayar algoritması yeni bir model oluşturmak için parametrelerini otomatik olarak ayarlar. Bu şekilde, makinede yerleşik olarak bulunan hesaplama modeli, dünyadaki olaylardaki değişikliklerle ve değişiklikleri yansıtmak için bir insanın kodunu değiştirmesine gerek kalmadan güncel kalır. Varlık yöneticisi bu yeni verileri zamanında aldığından, stoktan çıkarak zararlarını sınırlayabilirler.