యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి?
యంత్ర అభ్యాసం అనేది కంప్యూటర్ ప్రోగ్రామ్ మానవ జోక్యం లేకుండా కొత్త డేటాను నేర్చుకోగలదు మరియు స్వీకరించగలదు. మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) యొక్క క్షేత్రం, ఇది ప్రపంచవ్యాప్త ఆర్థిక వ్యవస్థలో మార్పులతో సంబంధం లేకుండా కంప్యూటర్ యొక్క అంతర్నిర్మిత అల్గారిథమ్‌లను ప్రస్తుతము ఉంచుతుంది.
యంత్ర అభ్యాసం వివరించబడింది
ఆర్థిక వ్యవస్థ యొక్క వివిధ రంగాలు వేర్వేరు వనరుల నుండి వేర్వేరు ఫార్మాట్లలో లభించే భారీ మొత్తంలో డేటాతో వ్యవహరిస్తున్నాయి. సాంకేతిక పరిజ్ఞానం యొక్క ప్రగతిశీల ఉపయోగం కారణంగా పెద్ద డేటా అని పిలువబడే అపారమైన డేటా సులభంగా అందుబాటులో ఉంది మరియు అందుబాటులో ఉంది. కంపెనీలు మరియు ప్రభుత్వాలు పెద్ద డేటాను నొక్కడం ద్వారా పొందగలిగే భారీ అంతర్దృష్టులను గ్రహిస్తాయి కాని దాని సమాచార సంపద ద్వారా దువ్వెన చేయడానికి అవసరమైన వనరులు మరియు సమయాన్ని కలిగి ఉండవు. అందువల్ల, డేటా సెట్ల నుండి ఉపయోగకరమైన సమాచారాన్ని సేకరించడానికి, ప్రాసెస్ చేయడానికి, కమ్యూనికేట్ చేయడానికి మరియు పంచుకోవడానికి వివిధ పరిశ్రమలు కృత్రిమ మేధస్సు చర్యలను ఉపయోగిస్తున్నాయి. పెద్ద డేటా ప్రాసెసింగ్ కోసం ఎక్కువగా ఉపయోగించబడే AI యొక్క ఒక పద్ధతి యంత్ర అభ్యాసం.
యంత్ర అభ్యాస అనువర్తనాలు
యంత్ర అభ్యాసం యొక్క వివిధ డేటా అనువర్తనాలు యంత్రం లేదా కంప్యూటర్‌లో నిర్మించిన సంక్లిష్ట అల్గోరిథం లేదా సోర్స్ కోడ్ ద్వారా ఏర్పడతాయి. ఈ ప్రోగ్రామింగ్ కోడ్ డేటాను గుర్తించే మోడల్‌ను సృష్టిస్తుంది మరియు అది గుర్తించే డేటా చుట్టూ అంచనాలను రూపొందిస్తుంది. మోడల్ దాని నిర్ణయాత్మక ప్రక్రియ కోసం నమూనాలను రూపొందించడానికి అల్గోరిథంలో నిర్మించిన పారామితులను ఉపయోగిస్తుంది. క్రొత్త లేదా అదనపు డేటా అందుబాటులోకి వచ్చినప్పుడు, అల్గోరిథం స్వయంచాలకంగా పారామితులను సర్దుబాటు చేస్తుంది, ఏదైనా నమూనా మార్పు కోసం తనిఖీ చేస్తుంది. అయితే, మోడల్ మారకూడదు.
యంత్ర అభ్యాసం వివిధ రంగాలలో వివిధ కారణాల వల్ల ఉపయోగించబడుతుంది. కొత్త పెట్టుబడి అవకాశాలను గుర్తించడానికి వాణిజ్య వ్యవస్థలను క్రమాంకనం చేయవచ్చు. వినియోగదారుల ఇంటర్నెట్ శోధన చరిత్ర లేదా మునుపటి లావాదేవీల ఆధారంగా వారి వినియోగదారులకు ఖచ్చితమైన మరియు వ్యక్తిగతీకరించిన సిఫార్సులను అందించడానికి మార్కెటింగ్ మరియు ఇ-కామర్స్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లను ట్యూన్ చేయవచ్చు. రుణ సంస్థలు చెడు రుణాలను అంచనా వేయడానికి మరియు క్రెడిట్ రిస్క్ మోడల్‌ను రూపొందించడానికి యంత్ర అభ్యాసాన్ని కలిగి ఉంటాయి. ప్రపంచంలోని అన్ని మూలల నుండి పెద్ద మొత్తంలో వార్తా కథనాలను కవర్ చేయడానికి సమాచార కేంద్రాలు యంత్ర అభ్యాసాన్ని ఉపయోగించవచ్చు. యంత్ర అభ్యాస పద్ధతుల నుండి బ్యాంకులు మోసాలను గుర్తించే సాధనాలను సృష్టించగలవు. పెద్ద డేటా అందించే అవకాశాల గురించి వ్యాపారాలు మరియు ప్రభుత్వాలు మరింత తెలుసుకోవడంతో డిజిటల్-అవగాహన యుగంలో యంత్ర అభ్యాసాన్ని చేర్చడం అంతులేనిది.
యంత్ర అభ్యాసం ఎలా పనిచేస్తుంది
యంత్ర అభ్యాసం ఎలా పనిచేస్తుందో ఆర్థిక ప్రపంచంలో ఒక దృష్టాంతం ద్వారా బాగా వివరించవచ్చు. సాంప్రదాయకంగా, సెక్యూరిటీల మార్కెట్లో ఫైనాన్షియల్ రీసెర్చర్స్, ఎనలిస్ట్స్, అసెట్ మేనేజర్స్, వ్యక్తిగత ఇన్వెస్టర్లు వంటి పెట్టుబడిదారులు లాభదాయకమైన పెట్టుబడి నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి ప్రపంచంలోని వివిధ కంపెనీల నుండి చాలా సమాచారాన్ని పొందుతారు. ఏదేమైనా, కొన్ని సంబంధిత సమాచారం మీడియా విస్తృతంగా ప్రచారం చేయకపోవచ్చు మరియు సంస్థ యొక్క ఉద్యోగులు లేదా సమాచారం పుట్టుకొచ్చే దేశ నివాసితులు అనే ప్రయోజనం ఉన్న ఎంపిక చేసిన కొద్దిమందికి మాత్రమే గోప్యంగా ఉండవచ్చు. అదనంగా, ఇచ్చిన కాల వ్యవధిలో మానవులు సేకరించి ప్రాసెస్ చేయగల చాలా సమాచారం మాత్రమే ఉంది. ఇక్కడే యంత్ర అభ్యాసం వస్తుంది.
ఒక ఆస్తి నిర్వహణ సంస్థ దాని పెట్టుబడి విశ్లేషణ మరియు పరిశోధన ప్రాంతంలో యంత్ర అభ్యాసాన్ని ఉపయోగించుకోవచ్చు. ఆస్తి మేనేజర్ మైనింగ్ స్టాక్స్‌లో మాత్రమే పెట్టుబడులు పెట్టమని చెప్పండి. సిస్టమ్‌లో నిర్మించిన మోడల్ వెబ్‌ను స్కాన్ చేస్తుంది మరియు వ్యాపారాలు, పరిశ్రమలు, నగరాలు మరియు దేశాల నుండి అన్ని రకాల వార్తా సంఘటనలను సేకరిస్తుంది మరియు సేకరించిన ఈ సమాచారం డేటా సమితిని చేస్తుంది. సంస్థ యొక్క ఆస్తి నిర్వాహకులు మరియు పరిశోధకులు వారి మానవ శక్తులు మరియు మేధస్సులను ఉపయోగించి డేటా సెట్‌లోని సమాచారాన్ని పొందలేరు. మోడల్‌తో పాటు నిర్మించిన పారామితులు మైనింగ్ కంపెనీల గురించి డేటాను మాత్రమే అన్వేషిస్తాయి, అన్వేషణ రంగంపై నియంత్రణ విధానాలు మరియు ఎంచుకున్న దేశాలలో రాజకీయ సంఘటనలు డేటా సెట్ నుండి సంగ్రహిస్తాయి. మైనింగ్ కంపెనీ XYZ దక్షిణాఫ్రికాలోని ఒక చిన్న పట్టణంలో ఒక వజ్రాల గనిని కనుగొన్నట్లు చెప్పండి, యంత్ర అభ్యాస అనువర్తనం దీనిని సంబంధిత డేటాగా హైలైట్ చేస్తుంది. మైనింగ్ పరిశ్రమ కొంత కాలానికి లాభదాయకంగా ఉంటుందా, లేదా ఏ మైనింగ్ స్టాక్స్ ఒక నిర్దిష్ట సమయంలో విలువలో పెరిగే అవకాశం ఉందో అంచనా వేయడానికి మోడల్ ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ అనే విశ్లేషణ సాధనాన్ని ఉపయోగించవచ్చు. ఈ సమాచారం ఆస్తి నిర్వాహకుడికి తన పోర్ట్‌ఫోలియో కోసం విశ్లేషించడానికి మరియు నిర్ణయం తీసుకోవడానికి ప్రసారం చేయబడుతుంది. XYZ స్టాక్‌లో మిలియన్ డాలర్లను పెట్టుబడి పెట్టడానికి ఆస్తి మేనేజర్ నిర్ణయం తీసుకోవచ్చు.
దక్షిణాఫ్రికా మైనర్లు సమ్మెకు దిగడం వంటి అననుకూల సంఘటన నేపథ్యంలో, కంప్యూటర్ అల్గోరిథం దాని పారామితులను స్వయంచాలకంగా సర్దుబాటు చేసి కొత్త నమూనాను రూపొందిస్తుంది. ఈ విధంగా, యంత్రంలో నిర్మించిన గణన నమూనా ప్రపంచ సంఘటనలలో మార్పులతో మరియు మార్పులను ప్రతిబింబించేలా దాని కోడ్‌ను సర్దుబాటు చేయడానికి మానవుడి అవసరం లేకుండా ప్రస్తుతము ఉంటుంది. ఆస్తి నిర్వాహకుడు సమయానికి ఈ క్రొత్త డేటాను అందుకున్నందున, వారు స్టాక్ నుండి నిష్క్రమించడం ద్వారా అతని నష్టాలను పరిమితం చేయగలరు.
