Apprendimento automatico
L'apprendimento automatico è il concetto secondo cui un programma per computer può apprendere e adattarsi a nuovi dati senza interferenze umane. L'apprendimento automatico è un campo dell'intelligenza artificiale (AI) che mantiene aggiornati gli algoritmi integrati di un computer indipendentemente dai cambiamenti nell'economia mondiale.
Spiegazione dell'apprendimento automatico
Vari settori dell'economia stanno affrontando enormi quantità di dati disponibili in diversi formati da fonti disparate. L'enorme quantità di dati, noti come big data, sta diventando facilmente disponibile e accessibile a causa del progressivo utilizzo della tecnologia. Le aziende e i governi si rendono conto delle enormi intuizioni che si possono ottenere attingendo ai big data ma mancano delle risorse e del tempo necessari per sfruttare la sua ricchezza di informazioni. Pertanto, le diverse misure di intelligenza artificiale vengono utilizzate da diversi settori per raccogliere, elaborare, comunicare e condividere informazioni utili dai set di dati. Un metodo di intelligenza artificiale che viene sempre più utilizzato per l'elaborazione di big data è l'apprendimento automatico.
Applicazioni di apprendimento automatico
Le varie applicazioni di dati dell'apprendimento automatico sono formate attraverso un algoritmo complesso o un codice sorgente incorporato nella macchina o nel computer. Questo codice di programmazione crea un modello che identifica i dati e crea previsioni intorno ai dati che identifica. Il modello utilizza parametri incorporati nell'algoritmo per formare modelli per il suo processo decisionale. Quando diventano disponibili dati nuovi o aggiuntivi, l'algoritmo regola automaticamente i parametri per verificare l'eventuale modifica del pattern. Tuttavia, il modello non dovrebbe cambiare.
L'apprendimento automatico viene utilizzato in diversi settori per vari motivi. I sistemi di trading possono essere calibrati per identificare nuove opportunità di investimento. Le piattaforme di marketing ed e-commerce possono essere sintonizzate per fornire consigli accurati e personalizzati ai loro utenti in base alla cronologia delle ricerche su Internet degli utenti o alle transazioni precedenti. Gli istituti di credito possono incorporare l'apprendimento automatico per prevedere i crediti inesigibili e costruire un modello di rischio di credito. I centri di informazione possono utilizzare l'apprendimento automatico per coprire enormi quantità di notizie da tutti gli angoli del mondo. Le banche possono creare strumenti di rilevamento delle frodi dalle tecniche di apprendimento automatico. L'incorporazione dell'apprendimento automatico nell'era degli esperti digitali è infinita man mano che aziende e governi diventano più consapevoli delle opportunità offerte dai big data.
Come funziona l'apprendimento automatico
Come funziona l'apprendimento automatico può essere meglio spiegato da un'illustrazione nel mondo finanziario. Tradizionalmente, gli attori degli investimenti nel mercato dei titoli come ricercatori finanziari, analisti, gestori patrimoniali, singoli investitori cercano una grande quantità di informazioni da diverse società in tutto il mondo per prendere decisioni di investimento redditizie. Tuttavia, alcune informazioni pertinenti potrebbero non essere ampiamente pubblicizzate dai media e potrebbero essere riservate solo a pochi eletti che hanno il vantaggio di essere dipendenti dell'azienda o residenti nel paese da cui provengono le informazioni. Inoltre, ci sono così tante informazioni che gli esseri umani possono raccogliere ed elaborare in un determinato arco di tempo. È qui che entra in gioco l'apprendimento automatico.
Una società di gestione patrimoniale può impiegare l'apprendimento automatico nella sua area di analisi e ricerca di investimento. Supponiamo che il gestore patrimoniale investa solo in titoli minerari. Il modello integrato nel sistema esegue la scansione del Web e raccoglie tutti i tipi di eventi di notizie da aziende, industrie, città e paesi e queste informazioni raccolte costituiscono il set di dati. I gestori patrimoniali e i ricercatori dell'azienda non sarebbero stati in grado di ottenere le informazioni nel set di dati utilizzando i loro poteri e intelletti umani. I parametri costruiti a fianco del modello estraggono dal set di dati solo i dati relativi alle società minerarie, alle politiche normative sul settore dell'esplorazione e agli eventi politici in determinati paesi. Supponiamo che una società mineraria XYZ abbia appena scoperto una miniera di diamanti in una piccola città del Sudafrica, l'app di apprendimento automatico lo evidenzierebbe come dati rilevanti. Il modello potrebbe quindi utilizzare uno strumento di analisi chiamato analisi predittiva per fare previsioni sul fatto che l'industria mineraria sarà redditizia per un periodo di tempo o su quali scorte minerarie possano aumentare di valore in un determinato momento. Queste informazioni sono trasmesse al gestore patrimoniale per analizzare e prendere una decisione per il suo portafoglio. Il gestore patrimoniale può decidere di investire milioni di dollari in azioni XYZ.
Sulla scia di un evento sfavorevole, come lo sciopero dei minatori sudafricani, l'algoritmo del computer regola automaticamente i suoi parametri per creare un nuovo modello. In questo modo, il modello computazionale incorporato nella macchina rimane aggiornato anche con i cambiamenti negli eventi mondiali e senza la necessità di un umano di modificare il suo codice per riflettere i cambiamenti. Poiché il gestore patrimoniale ha ricevuto questi nuovi dati in tempo, sono in grado di limitare le sue perdite uscendo dallo stock.
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