機械学習とは
機械学習は、コンピュータープログラムが人間の干渉なしに新しいデータを学習し、適応できるという概念です。 機械学習は人工知能（AI）の分野であり、世界経済の変化に関係なく、コンピューターの組み込みアルゴリズムを最新の状態に保ちます。
機械学習の説明
経済のさまざまな部門が、さまざまなソースからさまざまな形式で入手可能な大量のデータを扱っています。 ビッグデータとして知られる膨大な量のデータは、テクノロジーの進歩的な使用により容易に利用可能になり、アクセス可能になっています。 企業や政府は、ビッグデータを活用することで得られる膨大な洞察を理解していますが、豊富な情報を徹底的に調べるために必要なリソースと時間を欠いています。 そのため、データセットから有用な情報を収集、処理、通信、共有するために、さまざまな業界で人工知能の手段が採用されています。 ビッグデータ処理にますます利用されているAIの1つの方法は、機械学習です。
機械学習アプリケーション
機械学習のさまざまなデータアプリケーションは、機械またはコンピューターに組み込まれた複雑なアルゴリズムまたはソースコードによって形成されます。 このプログラミングコードは、データを識別するモデルを作成し、識別したデータに基づいて予測を構築します。 モデルは、アルゴリズムに組み込まれたパラメーターを使用して、意思決定プロセスのパターンを形成します。 新しいデータまたは追加のデータが使用可能になると、アルゴリズムはパラメーターを自動的に調整して、パターンの変更があるかどうかを確認します。 ただし、モデルは変更しないでください。
機械学習はさまざまな理由でさまざまな分野で使用されています。 取引システムを調整して、新しい投資機会を特定できます。 マーケティングおよびeコマースプラットフォームを調整して、ユーザーのインターネット検索履歴または以前のトランザクションに基づいて、正確でパーソナライズされた推奨事項をユーザーに提供できます。 融資機関は、機械学習を組み込んで不良債権を予測し、信用リスクモデルを構築できます。 情報ハブは機械学習を使用して、世界中の膨大な量のニュース記事をカバーできます。 銀行は、機械学習技術から不正検出ツールを作成できます。 デジタルに精通した時代に機械学習を取り入れることは、企業や政府がビッグデータがもたらす機会をより意識するようになるにつれて無限になります。
機械学習の仕組み
機械学習の仕組みは、金融の世界のイラストでよりよく説明できます。 伝統的に、金融研究者、アナリスト、資産運用会社、個人投資家などの証券市場の投資プレイヤーは、世界中のさまざまな企業からの多くの情報を精査して、有益な投資判断を下しています。 ただし、一部の関連情報は、メディアで広く公表されていない場合があり、会社の従業員または情報の出所である国の居住者であるという利点を持っているごく一部の人だけが知っている場合があります。 また、特定の時間枠内で人間が収集および処理できる情報は非常に限られています。 これが機械学習の出番です。
資産管理会社は、投資分析および研究分野で機械学習を採用する場合があります。 資産運用会社がマイニング株にのみ投資するとします。 システムに組み込まれたモデルはWebをスキャンし、企業、産業、都市、および国からすべてのタイプのニュースイベントを収集します。収集されたこの情報がデータセットを構成します。 会社の資産管理者と研究者は、人間の力と知性を使用してデータセットの情報を取得できなかったでしょう。 モデルと一緒に構築されたパラメーターは、データセットから鉱業会社、探査部門の規制政策、および特定の国の政治的出来事に関するデータのみを抽出します。 ある鉱山会社XYZが南アフリカの小さな町でダイヤモンド鉱山を発見したばかりで、機械学習アプリがこれを関連データとして強調表示するとします。 次に、このモデルは、予測分析と呼ばれる分析ツールを使用して、鉱業が一定期間利益を上げるかどうか、または特定の時点で価値が増加する可能性のある鉱業在庫を予測できます。 この情報は、資産マネージャーに中継され、ポートフォリオを分析して決定します。 資産運用会社は、XYZ株に数百万ドルを投資する決定を下す場合があります。
南アフリカの鉱山労働者がストライキを行うなどの不利な出来事をきっかけに、コンピューターアルゴリズムはパラメーターを自動的に調整して新しいパターンを作成します。 このように、マシンに組み込まれた計算モデルは、世界の出来事が変わっても最新であり、人間がコードを調整して変更を反映する必要はありません。 資産運用会社はこの新しいデータを期日どおりに受け取ったため、在庫を終了することで損失を制限することができます。
