Machine learning: O que é aprendizado de máquina?
O que é aprendizado de máquina? Machine learning é o conceito de que um programa de computador pode aprender e se adaptar a novos dados sem intervenção humana. Machine learning é um campo da inteligência artificial (IA) que mantém os algoritmos internos de um computador atualizados, independentemente das mudanças na economia mundial.
Compreendendo o aprendizado de máquina
Vários setores da economia estão lidando com enormes quantidades de dados disponíveis em diferentes formatos de fontes distintas. A enorme quantidade de dados, conhecida como big data , está se tornando facilmente disponível e acessível devido ao uso progressivo da tecnologia, especificamente recursos avançados de computação e armazenamento em nuvem. Empresas e governos percebem os enormes insights que podem ser obtidos ao explorar big data, mas não têm os recursos e o tempo necessários para vasculhar sua riqueza de informações. Como tal, medidas de inteligência artificial estão sendo empregadas por diferentes indústrias para reunir, processar, comunicar e compartilhar informações úteis de conjuntos de dados. Um método de IA que é cada vez mais utilizado para processamento de big data é o aprendizado de máquina.
As várias aplicações de dados de machine learning são formadas por meio de um algoritmo complexo ou código-fonte incorporado à máquina ou computador. Esse código de programação cria um modelo que identifica os dados e constrói previsões em torno dos dados que identifica. O modelo usa parâmetros incorporados 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 mudança de padrão, se houver. No entanto, o modelo não deve mudar.
Usos do aprendizado de máquina
O aprendizado de máquina é usado em diferentes setores por vários motivos. 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 seus usuários com base no histórico de pesquisa na Internet ou em transações anteriores dos usuários. As instituições de crédito podem incorporar o aprendizado de máquina para prever empréstimos ruins e construir 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 digital é infinita, pois as empresas e os governos se tornam mais conscientes das oportunidades que o big data apresenta.
Aplicação de Aprendizado de Máquina
Como o aprendizado de máquina funciona pode ser melhor explicado por uma ilustração no mundo financeiro. Tradicionalmente, os participantes do investimento no mercado de valores mobiliários, como pesquisadores financeiros, analistas, gestores de ativos e investidores individuais, vasculham muitas informações de diferentes empresas ao redor do mundo para tomar decisões de investimento lucrativas. No entanto, algumas informações pertinentes podem não ser amplamente divulgadas pela mídia e podem ser privilegiadas apenas por alguns poucos selecionados que têm a vantagem de serem funcionários da empresa ou residentes do país de onde as informações vêm. Além disso, há apenas uma quantidade limitada de informações que os humanos podem coletar e processar dentro de um determinado período de tempo. É aí que o aprendizado de máquina entra.
Uma empresa de gestão de ativos pode empregar aprendizado de máquina em sua área de análise e pesquisa de investimentos. Digamos que o gestor de ativos invista apenas em ações de mineração. O modelo incorporado ao sistema escaneia 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 gestores de ativos e pesquisadores da empresa não teriam conseguido obter as informações no conjunto de dados usando seus poderes e intelectos humanos. Os parâmetros construídos junto com o modelo extraem apenas dados sobre empresas de mineração, políticas regulatórias no setor de exploração e eventos políticos em países selecionados do conjunto de dados.
Exemplo de Aprendizado de Máquina
Digamos que a empresa de mineração XYZ acaba de descobrir uma mina de diamantes em uma pequena cidade na África do Sul. Uma ferramenta de aprendizado de máquina nas mãos de um gestor de ativos que se concentra em empresas de mineração destacaria isso como dados relevantes. O modelo na ferramenta de aprendizado de máquina usaria uma ferramenta de análise chamada análise preditiva para fazer previsões sobre se a indústria de mineração será lucrativa por um período de tempo, ou quais ações de mineração provavelmente aumentarão em valor em um determinado momento, com base nas informações recentes descobertas, sem nenhuma contribuição do gestor de ativos. Essas informações são repassadas ao gestor de ativos para analisar e tomar uma decisão para seu portfólio. O gestor de ativos pode então tomar uma decisão de investir milhões de dólares em ações XYZ.
Na sequência de um evento desfavorável, como a greve dos mineiros sul-africanos, 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 em eventos mundiais e sem precisar de um humano para ajustar seu código para refletir as mudanças. Como o gestor de ativos recebeu esses novos dados a tempo, ele consegue limitar suas perdas ao sair do estoque.
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