Machine Learning
Aprendizado de máquina é o conceito de que um programa de computador pode aprender e se adaptar a novos dados sem interferência humana. O aprendizado de máquina é um campo de inteligência artificial (AI) que mantém os algoritmos internos de um computador atualizados, independentemente das mudanças na economia mundial.
Aprendizado de máquina explicado
Vários setores da economia estão lidando com enormes quantidades de dados disponíveis em diferentes formatos e de fontes diferentes. A enorme quantidade de dados, conhecida como big data, está se tornando facilmente disponível e acessível devido ao uso progressivo da tecnologia. Empresas e governos percebem os enormes insights que podem ser obtidos com o uso de big data, mas carecem dos recursos e tempo necessários para vasculhar sua riqueza de informações. Como tal, medidas de inteligência artificial estão sendo empregadas por diferentes setores para coletar, processar, comunicar e compartilhar informações úteis de conjuntos de dados. Um método de IA que é cada vez mais utilizado para o processamento de big data é o aprendizado de máquina.
Aplicativos de aprendizado de máquina
As várias aplicações de dados do aprendizado de máquina são formadas por meio de um algoritmo complexo ou código fonte incorporado à máquina ou ao computador. Esse código de programação cria um modelo que identifica os dados e cria previsões em torno dos dados que identifica. O modelo usa parâmetros construídos no algoritmo para formar padrões para seu processo de tomada de decisão. Quando dados novos ou adicionais se tornam disponíveis, o algoritmo ajusta automaticamente os parâmetros para verificar se há uma alteração no padrão. No entanto, o modelo não deve mudar.
O aprendizado de máquina é usado em diferentes setores por várias razões. Os sistemas de negociação podem ser calibrados para identificar novas oportunidades de investimento. As plataformas de marketing e comércio eletrônico podem ser ajustadas para fornecer recomendações precisas e personalizadas aos usuários, com base no histórico de pesquisas na Internet ou nas transações anteriores. As instituições de crédito podem incorporar o aprendizado de máquina para prever empréstimos ruins e criar um modelo de risco de crédito. Os centros de informações podem usar o aprendizado de máquina para cobrir grandes quantidades de notícias de todos os cantos do mundo. Os bancos podem criar ferramentas de detecção de fraudes a partir de técnicas de aprendizado de máquina. A incorporação do aprendizado de máquina na era do conhecimento digital é interminável, à medida que empresas e governos se tornam mais conscientes das oportunidades que o big data apresenta.
Como o aprendizado de máquina funciona
Como o aprendizado de máquina funciona pode ser melhor explicado por uma ilustração no mundo financeiro. Tradicionalmente, os agentes de investimento no mercado de valores mobiliários, como pesquisadores financeiros, analistas, gerentes de ativos e investidores individuais vasculham muitas informações de diferentes empresas ao redor do mundo para tomar decisões lucrativas de investimento. No entanto, algumas informações pertinentes podem não ser amplamente divulgadas pela mídia e podem ser do conhecimento de apenas alguns poucos que têm a vantagem de serem funcionários da empresa ou residentes do país de onde as informações derivam. Além disso, há tanta informação que os humanos podem coletar e processar dentro de um determinado período de tempo. É aqui que entra o aprendizado de máquina.
Uma empresa de gerenciamento de ativos pode empregar aprendizado de máquina em sua área de análise e pesquisa de investimentos. Digamos que o gerente de ativos invista apenas em ações de mineração. O modelo incorporado no sistema varre a web e coleta todos os tipos de eventos de notícias de empresas, indústrias, cidades e países, e essas informações coletadas compõem o conjunto de dados. Os gerentes de ativos e os pesquisadores da empresa não poderiam obter as informações no conjunto de dados usando seus poderes e intelectos humanos. Os parâmetros construídos ao lado do modelo extraem apenas dados sobre empresas de mineração, políticas regulatórias no setor de exploração e eventos políticos em países selecionados do conjunto de dados. Digamos que uma empresa de mineração XYZ acabou de descobrir uma mina de diamantes em uma pequena cidade da África do Sul, o aplicativo de aprendizado de máquina destacaria isso como dados relevantes. O modelo poderia então usar uma ferramenta de análise chamada análise preditiva para fazer previsões sobre se o setor de mineração será lucrativo por um período de tempo ou quais estoques de mineração provavelmente aumentarão de valor em um determinado momento. Essas informações são transmitidas ao gerente de ativos para analisar e tomar uma decisão para seu portfólio. O gerente de ativos pode tomar uma decisão de investir milhões de dólares em ações XYZ.
Após um evento desfavorável, como mineiros sul-africanos em greve, o algoritmo do computador ajusta seus parâmetros automaticamente para criar um novo padrão. Dessa forma, o modelo computacional incorporado à máquina permanece atualizado, mesmo com mudanças nos eventos mundiais e sem a necessidade de um humano para ajustar seu código para refletir as mudanças. Como o gerente de ativos recebeu esses novos dados no prazo, eles podem limitar suas perdas saindo do estoque.
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