Maschinelles Lernen

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist das Konzept, dass ein Computerprogramm ohne menschliches Eingreifen lernen und sich an neue Daten anpassen kann. Maschinelles Lernen ist ein Feld der künstlichen Intelligenz (KI), das die eingebauten Algorithmen eines Computers unabhängig von Veränderungen in der weltweiten Wirtschaft auf dem neuesten Stand hält.

Maschinelles Lernen verstehen

Verschiedene Wirtschaftszweige haben es mit riesigen Datenmengen zu tun, die in unterschiedlichen Formaten aus unterschiedlichen Quellen verfügbar sind. Die enorme Datenmenge, bekannt als Big Data, wird aufgrund des fortschreitenden Einsatzes von Technologien, insbesondere fortschrittlicher Rechenkapazitäten und Cloud-Speicher, leicht verfügbar und zugänglich. Unternehmen und Regierungen sind sich der enormen Erkenntnisse bewusst, die durch die Erschließung von Big Data gewonnen werden können, aber es fehlen die Ressourcen und die Zeit, um die Fülle an Informationen zu durchsuchen. Daher werden Maßnahmen der künstlichen Intelligenz von verschiedenen Branchen eingesetzt, um nützliche Informationen aus Datensätzen zu sammeln, zu verarbeiten, zu kommunizieren und zu teilen. Eine Methode der KI, die zunehmend für die Verarbeitung von Big Data eingesetzt wird, ist das maschinelle Lernen.

Die verschiedenen Datenanwendungen des maschinellen Lernens werden durch einen komplexen Algorithmus oder Quellcode gebildet, der in die Maschine oder den Computer eingebaut ist. Dieser Programmiercode erstellt ein Modell, das die Daten identifiziert und Vorhersagen um die identifizierten Daten erstellt. Das Modell verwendet im Algorithmus eingebaute Parameter, um Muster für seinen Entscheidungsprozess zu bilden. Wenn neue oder zusätzliche Daten verfügbar werden, passt der Algorithmus die Parameter automatisch an, um nach Musteränderungen zu suchen, falls vorhanden. Das Modell sollte sich jedoch nicht ändern.

Verwendung von maschinellem Lernen

Maschinelles Lernen wird aus verschiedenen Gründen in verschiedenen Branchen eingesetzt. Handelssysteme können kalibriert werden, um neue Investitionsmöglichkeiten zu identifizieren. Marketing- und E-Commerce Plattformen können so eingestellt werden, dass sie ihren Nutzern basierend auf dem Internetsuchverlauf oder früheren Transaktionen der Nutzer genaue und personalisierte Empfehlungen geben. Kreditinstitute können maschinelles Lernen integrieren, um notleidende Kredite vorherzusagen und ein Kreditrisikomodell zu erstellen. Information Hubs können maschinelles Lernen nutzen, um riesige Mengen an Nachrichten aus allen Teilen der Welt abzudecken. Banken können Tools zur Betrugserkennung mithilfe maschineller Lerntechniken erstellen. Die Integration von maschinellem Lernen in das digital versierte Zeitalter ist endlos, da Unternehmen und Regierungen sich der Chancen von Big Data immer stärker bewusst werden.

Anwendung des maschinellen Lernens

Wie maschinelles Lernen funktioniert, lässt sich durch eine Illustration in der Finanzwelt besser erklären. Traditionell durchsuchen Investmentakteure auf dem Wertpapiermarkt wie Finanzforscher, Analysten, Vermögensverwalter und einzelne Anleger eine Vielzahl von Informationen von verschiedenen Unternehmen auf der ganzen Welt, um rentable Anlageentscheidungen zu treffen. Einige relevante Informationen werden jedoch von den Medien möglicherweise nicht weit verbreitet und sind möglicherweise nur wenigen Auserwählten zugänglich, die den Vorteil haben, Mitarbeiter des Unternehmens oder Einwohner des Landes zu sein, aus dem die Informationen stammen. Darüber hinaus gibt es nur eine begrenzte Menge an Informationen, die Menschen innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens sammeln und verarbeiten können. Hier kommt maschinelles Lernen ins Spiel.

Eine Vermögensverwaltungsgesellschaft kann maschinelles Lernen in ihrem Anlageanalyse- und Forschungsbereich einsetzen. Sagen wir, der Vermögensverwalter investiert nur in Bergbauaktien. Das in das System integrierte Modell scannt das Web und sammelt alle Arten von Nachrichtenereignissen aus Unternehmen, Branchen, Städten und Ländern. Diese gesammelten Informationen bilden den Datensatz. Die Vermögensverwalter und Forscher des Unternehmens wären nicht in der Lage gewesen, die Informationen im Datensatz mit ihren menschlichen Kräften und ihrem Intellekt abzurufen. Die neben dem Modell erstellten Parameter extrahieren nur Daten über Bergbauunternehmen, regulatorische Richtlinien für den Explorationssektor und politische Ereignisse in ausgewählten Ländern aus dem Datensatz.

Beispiel für maschinelles Lernen

Sagen wir, das Bergbauunternehmen XYZ hat gerade eine Diamantenmine in einer kleinen Stadt in Südafrika entdeckt. Ein Werkzeug für maschinelles Lernen in den Händen eines Vermögensverwalters, der sich auf Bergbauunternehmen konzentriert, würde dies als relevante Daten hervorheben. Das Modell im Tool für maschinelles Lernen würde dann ein Analysetool namens Predictive Analytics verwenden, um Vorhersagen darüber zu treffen, ob die Bergbauindustrie für einen bestimmten Zeitraum profitabel sein wird oder welche Bergbauaktien zu einem bestimmten Zeitpunkt wahrscheinlich an Wert gewinnen werden, basierend auf der kürzlich entdeckte Informationen, ohne dass der Vermögensverwalter eingreifen muss. Diese Informationen werden an den Vermögensverwalter weitergeleitet, um sein Portfolio zu analysieren und eine Entscheidung zu treffen. Der Vermögensverwalter kann dann eine Entscheidung treffen, Millionen von Dollar in XYZ-Aktien zu investieren.

Nach einem ungünstigen Ereignis, wie einem Streik südafrikanischer Bergleute, passt der Computeralgorithmus seine Parameter automatisch an, um ein neues Muster zu erstellen. Auf diese Weise bleibt das in die Maschine integrierte Rechenmodell auch bei Änderungen des Weltgeschehens aktuell und ohne dass ein Mensch seinen Code anpassen muss, um die Änderungen widerzuspiegeln. Da der Vermögensverwalter diese neuen Daten rechtzeitig erhalten hat, kann er seine Verluste durch einen Ausstieg aus der Aktie begrenzen.