Programiranje

Mašinsko učenje ML i primena u različitim industrijama

Mašinsko učenje

Mašinsko učenje je grana veštačke inteligencije koja se bavi proučavanjem i primenom algoritama i tehnika koje omogućavaju računarima da uče iz podataka bez eksplicitnih instrukcija.
Kako  sve to funkcioniše – To je proces učenja iz primera, gde model prima podatke o problemu i na osnovu njih izračunava pravila koja se koriste za predviđanje budućih ishoda.
Model se kontinuirano unapređuje na osnovu novih podataka i rezultata, što mu omogućava da generalizuje i pravi tačnija predviđanja.

Razlike između mašinskog učenja i klasičnih tehnika programiranja se ogrledaju u tome što klasično programiranje zahtevaju detaljna uputstva i programere da ručno definišu svaki korak u procesu rešavanja problema. Sa druge strane, Mašinsko učenje (ML) koristi algoritme koji uče iz podataka i izračunavaju najbolje rešenje.

Prednosti i primene mašinskog učenja u različitim industrijama omogućava automatizaciju i optimizaciju mnogih zadataka, kao što su predviđanje, klasifikacija i segmentacija, što dovodi do veće efikasnosti i preciznosti. Njegove primene su široke i obuhvataju industrije kao što su finansijski sektor, zdravstvo, marketinška industrija i mnoge druge.

Šta je mašinsko učenje?

Mašinsko učenje je grana šireg polja veštačke inteligencije koja koristi statističke modele za razvoj predviđanja.
Često se opisuje kao oblik prediktivnog modeliranja ili analitike i tradicionalno se definiše kao sposobnost računara da uči bez eksplicitnog programiranja.
U osnovnim tehničkim terminima, mašinsko učenje koristi algoritme koji primaju empirijske ili istorijske podatke, analiziraju ih i generišu izlaz na osnovu te analize.
U nekim pristupima algoritmi rade tzv. “obuku sa podacima”, zatim učenje, predviđanje i traženje načina da poboljšaju svoje performanse tokom vremena.

Šta je veštačka inteligencija (AI)?

U računarskoj nauci, oblast veštačke inteligencije pokrenuo je 1950. Alan Tjuring.
Kako je kompjuterska oprema napredovala u narednim decenijama, razvijala se i oblast veštačke inteligencije, uz značajna ulaganja država i industrije.
Međutim, bilo je značajnih prepreka na putu i ​​teren je prošao kroz nekoliko kontrakcija u tom periodu.
Dalji rad je obavljen tokom 1980-ih, a zatim 1997. IBM-ov šahovski računar, Deep Blue, pobedio je velemajstora Garija Kasparova, označivši važnu prekretnicu u oblasti veštačke inteligencije.
U 2016, Google-ov AlphaGo je pobedio Go majsotra Lee Se-Dola, još jedan značajan trenutak.
Drugi napredak u veštačkoj inteligenciji u poslednjih nekoliko decenija uključuje razvoj robota i softvera za prepoznavanje govora, koji su dramatično poboljšani u poslednjoj deceniji.

Mašinsko učenje i AI u finansijama

Mašinsko učenje (ML) i veštačka inteligencija (AI) su tehnologije koje omogućavaju računarima da uče i donose odluke na osnovu podataka bez prethodnog programiranja. U finansijama, ova tehnologija se koristi za automatizaciju i poboljšanje različitih procesa, kao što su trgovanje, strategija određivanja cena, optimizacija portfolija, analiza rizika, itd.
ML i AI se koriste za analizu velikih količina finansijskih podataka i za pronalaženje značajnih obrazaca i trendova u donošenju boljih i bržih odluka. Ova tehnologija takođe može poboljšati efikasnost procesa i smanjiti troškove u finansijama.
Vreme je važno, a učestalost resetovanja ili je prepuštena drugim pravilima ili prepuštena stručnoj ljudskoj proceni. Samit je rekao da su AI i mašinsko učenje obećavajući alati za prevazilaženje ovih nedostataka u statičnim ili polustatičnim strategijama trgovanja.

Mašinsko učenje

Tipovi mašinskog učenja

Postoje tri glavna pristupa mašinskom učenju:

Postoje tri glavna tipa mašinskog učenja,, bez nadzora i učenje uz pomoć.

  1. Pod nadzorom (supervised learning):  se koristi kada imamo dostupan skup podataka sa poznatim rezultatima. Mašina se trenira na ovim podacima kako bi razvila model za predviđanje rezultata za nove podatke.
  2. Bez nadzora (unsupervised learning): se koristi kada nemamo poznate rezultate i cilj nam je da pronađemo skrivene uzorke ili grupe u podacima.
  3. Pojačano i nagrađivano (reinforcement learning): se koristi kada želimo da naučimo mašinu da donosi odluke koje će maksimizirati njeno pozitivno nagrađivanje u određenom okruženju.

Postoje i hibridni pristupi, uključujući polunadgledano učenje, koji se može prilagoditi problemu koji istraživač želi da reši.
Svaki pristup ima svoje specifične prednosti i slabosti, a neke tehnike su bolje prilagođene određenim vrstama problema od drugih.

Kod učenja pod nadzorom, računar se obučava na skupu ulaznih i izlaznih podataka, sa ciljem da se nauči opšte pravilo koje preslikava date ulaze na date izlaze.
Dva glavna tipa učenja pod nadzorom su: 1) klasifikacija, koja uključuje predviđanje oznake klase, i 2) regresija, koja uključuje predviđanje numeričke vrednosti.

U učenju bez nadzora, algoritmu učenja se ne daju ovakva uputstva; umesto toga, radi na samostalnom otkrivanju šablona ili strukture u unosu.
Dva glavna tipa učenja bez nadzora su: 1) grupisanje, koje uključuje otkrivanje grupa unutar skupa podataka koje dele slične karakteristike, i 2) procena gustine, koja uključuje procenu statističke distribucije skupa podataka. Metode učenja bez nadzora takođe uključuju vizualizaciju sa podacima i projekciju, čime se smanjuju dimenzije podataka, oblik pojednostavljenja.

U učenju zasnovanom na nagrađivanju, računar i algoritmi će se suočiti sa problemom u dinamičnom okruženju i dok rade na postizanju zadatog cilja, dobiće povratne informacije (nagrade), koje će ojačati njegovo učenje i napredovati ka cilju. Primer AlfaGo je bio primer učenja za nagrađivanje; Algoritmi učenja za nagrađivanje uključuju učenje vremenske razlike i duboko nagrađivanje. Prema nekim istrtaživanjima  učenje zasnovano na nagrađivanju imaće najveći rast u narednih pet godina, a zatim sledi duboko učenje.

Primena mašinskog učenja

Na finansijskim tržištima, mašinsko učenje se koristi za automatizaciju, optimizaciju portfolija, upravljanje rizicima i pružanje finansijskih savetodavnih usluga investitorima (robo-savetnicima).
Za automatizaciju u obliku algoritamskog trgovanja, ljudi trgovci će izgraditi i koristiti matematičke modele koji analiziraju finansijske vesti i trgovačke aktivnosti kako bi uočili tržišne trendove, uključujući obim, volatilnost i moguće anomalije.

Ovi modeli će izvršavati trgovinu na osnovu specifičnog skupa instrukcija, omogućavajući aktivnost bez direktnog ljudskog učešća kada je sistem postavljen i pokrenut.
Za optimizaciju portfolija, tehnike mašinskog učenja mogu pomoći u proceni velikih količina podataka, identifikovanju obrazaca i pronalaženju rešenja za date probleme ravnoteže između rizika i prinosa.

ML takođe može pomoći u otkrivanju investicionih signala u vremenskom rasponu. Za upravljanje rizikom, mašinsko učenje može pomoći u donošenju kreditnih odluka i takođe otkriti sumnjive transakcije ili ponašanje, uključujući i sprečavanje pranja novca ili prevare.
Što se tiče finansijskih savetodavnih usluga, mašinsko učenje je podržalo prelazak na robo savetnike za neke vrste maloprodajnih investitora, pomažući im u njihovim ciljevima ulaganja i štednje.
Na tom principu su počele sa radom Amazon malopradjni objekti i prodavnice u kojima nema osobolja.
Da li je to dobro ili ne, videćemo u bliskoj budućnosti.

Napišite komentar