Học máy là gì?
Học máy là khái niệm mà một chương trình máy tính có thể học và thích nghi với dữ liệu mới mà không cần sự can thiệp của con người. Học máy là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (AI) giúp duy trì các thuật toán tích hợp của máy tính bất kể những thay đổi trong nền kinh tế toàn cầu.
Giải thích về máy học
Các lĩnh vực khác nhau của nền kinh tế đang xử lý một lượng lớn dữ liệu có sẵn ở các định dạng khác nhau từ các nguồn khác nhau. Lượng dữ liệu khổng lồ, được gọi là dữ liệu lớn, đang trở nên dễ dàng có sẵn và có thể truy cập do sử dụng công nghệ tiến bộ. Các công ty và chính phủ nhận ra những hiểu biết to lớn có thể thu được từ việc khai thác dữ liệu lớn nhưng thiếu tài nguyên và thời gian cần thiết để tìm hiểu thông tin giàu có của nó. Do đó, các biện pháp trí tuệ nhân tạo đang được các ngành công nghiệp khác nhau sử dụng để thu thập, xử lý, giao tiếp và chia sẻ thông tin hữu ích từ các bộ dữ liệu. Một phương pháp của AI ngày càng được sử dụng để xử lý dữ liệu lớn là học máy.
Ứng dụng học máy
Các ứng dụng dữ liệu khác nhau của học máy được hình thành thông qua một thuật toán phức tạp hoặc mã nguồn được tích hợp trong máy hoặc máy tính. Mã lập trình này tạo ra một mô hình xác định dữ liệu và xây dựng dự đoán xung quanh dữ liệu mà nó xác định. Mô hình sử dụng các tham số được xây dựng trong thuật toán để hình thành các mẫu cho quá trình ra quyết định của nó. Khi có dữ liệu mới hoặc bổ sung, thuật toán sẽ tự động điều chỉnh các tham số để kiểm tra sự thay đổi mẫu, nếu có. Tuy nhiên, mô hình không nên thay đổi.
Máy học được sử dụng trong các lĩnh vực khác nhau vì nhiều lý do. Hệ thống giao dịch có thể được hiệu chỉnh để xác định các cơ hội đầu tư mới. Các nền tảng tiếp thị và thương mại điện tử có thể được điều chỉnh để cung cấp các đề xuất chính xác và được cá nhân hóa cho người dùng của họ dựa trên lịch sử tìm kiếm trên internet của người dùng hoặc các giao dịch trước đó. Các tổ chức cho vay có thể kết hợp học máy để dự đoán các khoản nợ xấu và xây dựng mô hình rủi ro tín dụng. Các trung tâm thông tin có thể sử dụng học máy để bao quát số lượng lớn các câu chuyện tin tức từ khắp nơi trên thế giới. Các ngân hàng có thể tạo ra các công cụ phát hiện gian lận từ các kỹ thuật máy học. Sự kết hợp của học máy trong kỷ nguyên hiểu biết kỹ thuật số là vô tận khi các doanh nghiệp và chính phủ nhận thức rõ hơn về những cơ hội mà dữ liệu lớn mang lại.
Máy học hoạt động như thế nào
Làm thế nào máy học hoạt động có thể được giải thích tốt hơn bằng một minh họa trong thế giới tài chính. Theo truyền thống, những người chơi đầu tư vào thị trường chứng khoán như nhà nghiên cứu tài chính, nhà phân tích, quản lý tài sản, nhà đầu tư cá nhân tìm kiếm rất nhiều thông tin từ các công ty khác nhau trên thế giới để đưa ra quyết định đầu tư sinh lời. Tuy nhiên, một số thông tin thích hợp có thể không được truyền thông công bố rộng rãi và có thể chỉ là một số ít người được chọn có lợi thế là nhân viên của công ty hoặc cư dân của quốc gia nơi thông tin bắt nguồn. Ngoài ra, chỉ có rất nhiều thông tin con người có thể thu thập và xử lý trong một khung thời gian nhất định. Đây là nơi mà máy học đến.
Một công ty quản lý tài sản có thể sử dụng máy học trong lĩnh vực nghiên cứu và phân tích đầu tư. Nói rằng người quản lý tài sản chỉ đầu tư vào cổ phiếu khai thác. Mô hình được tích hợp trong hệ thống sẽ quét web và thu thập tất cả các loại sự kiện tin tức từ các doanh nghiệp, ngành công nghiệp, thành phố và quốc gia và thông tin này được thu thập tạo nên tập dữ liệu. Các nhà quản lý tài sản và các nhà nghiên cứu của công ty sẽ không thể có được thông tin trong bộ dữ liệu bằng cách sử dụng sức mạnh và con người của họ. Các tham số được xây dựng cùng với mô hình chỉ trích xuất dữ liệu về các công ty khai thác, chính sách quy định về lĩnh vực thăm dò và các sự kiện chính trị ở các quốc gia được chọn từ bộ dữ liệu. Giả sử một công ty khai thác XYZ vừa phát hiện ra một mỏ kim cương ở một thị trấn nhỏ ở Nam Phi, ứng dụng học máy sẽ làm nổi bật điều này dưới dạng dữ liệu liên quan. Mô hình sau đó có thể sử dụng một công cụ phân tích được gọi là phân tích dự đoán để đưa ra dự đoán về việc ngành khai thác sẽ có lãi trong một khoảng thời gian hay cổ phiếu khai thác nào có khả năng tăng giá trị tại một thời điểm nhất định. Thông tin này được chuyển đến người quản lý tài sản để phân tích và đưa ra quyết định cho danh mục đầu tư của mình. Người quản lý tài sản có thể đưa ra quyết định đầu tư hàng triệu đô la vào cổ phiếu XYZ.
Trước một sự kiện bất lợi, chẳng hạn như các công ty khai thác Nam Phi đang đình công, thuật toán máy tính sẽ tự động điều chỉnh các tham số của nó để tạo ra một mẫu mới. Bằng cách này, mô hình tính toán được tích hợp trong máy vẫn hiện hành ngay cả với những thay đổi trong các sự kiện thế giới và không cần con người điều chỉnh mã của nó để phản ánh các thay đổi. Bởi vì người quản lý tài sản nhận được dữ liệu mới này đúng hạn, họ có thể hạn chế tổn thất của mình bằng cách thoát khỏi cổ phiếu.
