Что такое машинное обучение?
В настоящее время мы почти каждый день слышим разговоры о технологии распознавания лиц, беспилотных автомобилях и предложениях онлайн-рекомендаций. Технологические гиганты, такие как Apple, Google и Amazon, воплотили эти концепции в жизнь и добиваются огромных успехов, чтобы быстро повысить надежность таких сервисов. Мы знаем, что за этими недавними разработками стоит развитие искусственного интеллекта, в частности машинного обучения. Но все ли мы понимаем, что такое машинное обучение?
Машинное обучение - это метод анализа данных, который позволяет компьютерным программам анализировать большие данные, автоматически извлекать информацию и учиться на них, чтобы определять будущие модели с минимальным вмешательством человека.
Машинное обучение - не новая концепция, поскольку сам этот термин был придуман еще в 1959 году Артуром Сэмюэлем, американским пионером исследований в области искусственного интеллекта, который первоначально называл эту концепцию «областью исследования, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования ».
Однако возможность механического применения сложных математических вычислений к большим данным - только недавняя разработка, и в настоящее время машинное обучение играет ключевую роль в таких отраслях, как транспорт, нефтегазовая промышленность и здравоохранение.
Какую выгоду от алгоритмов машинного обучения получают эти отрасли?
Являясь частью разработки беспилотных автомобилей, транспортная отрасль использует машинное обучение для сбора данных о пассажирах и пассажирах, чтобы предсказать потенциальные проблемы и повысить эффективность маршрутов, увеличивая прибыльность.
Благодаря машинному обучению нефтегазовый сектор теперь может обнаруживать новые источники энергии и прогнозировать сбои датчиков нефтеперерабатывающих заводов, предлагая, следовательно, более экономичные стратегии. Поскольку машины могут анализировать огромные объемы данных, многие процессы были автоматизированы, что привело к значительной экономии средств.
Сфера здравоохранения, со своей стороны, использует процедуры машинного обучения для улучшения диагностики и лечения в рамках проекта борьбы с болезнями, от которых до сих пор не было найдено лекарство.
В целом, способность новейших технологий машинного обучения анализировать большие объемы клинических данных может оказать большое влияние на процесс принятия решений. Более того, использование прогностической аналитики с выборками из популяции пациентов может позволить поставщикам медицинских услуг принимать профилактические меры, снижая риски для здоровья и экономя лишние расходы.
Как улучшаются финансовые услуги с помощью машинного обучения?
Еще одна отрасль, в которой из-за машинного обучения наблюдается значительный прогресс, - это финансовая.
Благодаря обработке естественного языка, подмножеству машинного обучения, которое позволяет системам понимать язык, банки теперь могут предоставлять более эффективное и быстрое обслуживание клиентов с помощью чат-ботов и диалоговых интерфейсов, что может помочь клиентам совершать платежи, управлять своими счетами и находить ответы на общие вопросы в режиме реального времени, не дожидаясь, пока агент найдет для них время.
Усовершенствованная технология машинного обучения теперь может предоставлять более целевые и персонализированные финансовые услуги. Фактически, приложения для управления бюджетом, оснащенные возможностями машинного обучения, теперь могут предлагать индивидуализированные финансовые советы, более точно отслеживая расходы, интересы и поведение клиентов. В частности, существуют определенные алгоритмы, которые называются робо-консультантами и предназначены для калибровки финансового портфеля в соответствии с целями и допуском к риску конкретного клиента. По этой причине они могут предоставить индивидуальный финансовый совет каждому клиенту в соответствии с целью, которую каждый из них ставит.
Еще одно большое улучшение, которое машинное обучение принесло обществу, - это способность обнаруживать и предотвращать мошенничество. С годами количество транзакций, которые совершаются каждый день, значительно увеличилось, как и способы оплаты, которые люди могут использовать.
Сегодня данные о клиентах достигли такого количества, которое практически невозможно правильно проанализировать людьми. С помощью машинного обучения системы теперь могут обнаруживать любую подозрительную активность и поведение и помечать их для групп безопасности.
Согласно отчету, опубликованному Goldman Sachs в 2016 году, к 2025 году машинное обучение и искусственный интеллект обеспечат от 34 до 43 миллиардов долларов экономии затрат и новых возможностей получения дохода в финансовом секторе.
Однако мы хотим сосредоточить наше внимание на том, как машинное обучение играет особенно важную роль в торговом бизнесе.
Как машинное обучение приносит трейдерам дополнительную пользу?
Мы знаем, как сложно трейдерам собрать всю необходимую информацию и правильно ее проанализировать, чтобы получить прибыль от этой деятельности. Необходимые данные могут быть бесконечными, а фаза изучения бесконечна. Что, если бы технологии разработали машины, способные делать за нас всю грязную работу, и мы могли бы просто наслаждаться возвратом наших инвестиций без каких-либо дополнительных усилий?
На данный момент мы уже знаем, что алгоритмы машинного обучения способны анализировать огромные объемы исторических данных и прогнозировать будущие тенденции. Это означает, что в идеале они могут предсказывать будущие цены на акции лучше и быстрее, чем мог бы сделать даже самый умный человек на Земле.
Более того, машинное обучение может отслеживать очень большое количество рынков одновременно, в то время как человек уже сталкивается с трудностями при анализе одного рынка, сталкиваясь с компромиссом между эффективностью времени и детализацией своего исследования.
Что наиболее важно, применение машинного обучения на торговом рынке позволило бы трейдерам, наконец, попрощаться с тем, что, вероятно, считается их злейшим врагом и что мы называем «человеческим фактором».
На большинство транзакций и торговых решений влияют человеческие чувства и беспокойство, и когда человек нервничает или взволнован тем, как продвигается его целевая компания, торговый процесс на соответствующем фондовом рынке может развернуться в противоположном направлении и постоянно потраченные на исследования и отраслевой анализ могут оказаться бесполезными в мгновение ока.
Можете ли вы представить свое торговое будущее без ошибок и потерь, которых можно было бы избежать из-за недостатка внимания и неполных исследований?
Следите за AITrading и вместе с нами вы увидите, как эта мечта воплощается в жизнь.
