بخشهای مختلف اقتصاد با مقادیر زیادی داده در دسترس هستند که در قالب‌های مختلف از منابع مختلف موجود است. حجم عظیمی از داده‌ها که به عنوان داده‌های کلان شناخته می‌شوند، به دلیل استفاده تدریجی از فناوری، به ویژه قابلیت‌های پیشرفته محاسبات و ذخیره سازی ابری، به راحتی در دسترس و قابل دسترسی هستند. شرکت‌ها و دولت‌ها به بینش عظیمی که می‌توان با استفاده از داده‌های بزرگ بدست آورد، اما منابع و زمان لازم برای استفاده از اطلاعات فراوان را ندارند، پی می‌برند. از این رو، صنایع مختلفی از اقدامات هوش مصنوعی برای جمع آوری، پردازش، برقراری ارتباط و اشتراک اطلاعات مفید از مجموعه داده‌ها استفاده می‌کنند. یکی از روش‌های هوش مصنوعی که به طور فزاینده‌ای برای پردازش داده‌های کلان مورد استفاده قرار می‌گیرد، یادگیری ماشین است.
کاربردهای مختلف مدل های یادگیری ماشین از طریق یک الگوریتم پیچیده یا کد منبع داخلی در ماشین یا رایانه شکل می‌گیرد. این کد برنامه نویسی مدلی را ایجاد می‌کند که داده‌ها را شناسایی می‌کند و حول داده‌هایی که شناسایی می‌کند پیش بینی می‌کند. این مدل از پارامترهای تعبیه شده در الگوریتم برای تشکیل الگوهایی برای فرایند تصمیم گیری خود استفاده می‌کند. وقتی داده‌های جدید یا اضافی در دسترس قرار می‌گیرند، الگوریتم به طور خودکار پارامترها را تنظیم می‌کند تا در صورت وجود تغییر الگوی را بررسی کند. با این حال، مدل نباید تغییر کند.
موارد استفاده از یادگیری ماشین:
به دلایل مختلف از یادگیری ماشین در بخشهای مختلف استفاده می‌شود. سیستم‌های تجاری را می‌توان برای شناسایی فرصت‌های جدید سرمایه گذاری کالیبره کرد. سیستم عامل‌های بازاریابی و تجارت الکترونیکی می‌توانند تنظیم شوند تا توصیه‌های دقیق و شخصی شده‌ای را بر اساس سابقه جستجوی اینترنتی کاربران یا معاملات قبلی به کاربران خود ارائه دهند. مؤسسات وام دهنده می‌توانند از یادگیری ماشینی برای پیش بینی وام‌های بد و ایجاد یک مدل ریسک اعتباری در نظر بگیرند. مراکز اطلاعاتی می‌توانند با استفاده از این روش مقادیر زیادی از اخبار را از گوشه گوشه جهان پوشش دهند. بانک‌ها می‌توانند از طریق تکنیک‌های این روش، ابزارهای کشف تقلب را ایجاد کنند. با آگاهی بیشتر مشاغل و دولت‌ها از فرصت‌هایی که داده‌های بزرگ ارائه می‌دهند، آموختن ماشین در دوران هوشمندی دیجیتال بی پایان است.
کاربرد یادگیری ماشین:
نحوه کار یادگیری ماشین را می‌توان با یک تصویر در دنیای مالی بهتر توضیح داد. به طور سنتی، فعالان سرمایه گذاری در بازار اوراق بهادار مانند محققان مالی، تحلیل گران، مدیران دارایی و سرمایه گذاران فردی اطلاعات زیادی را از شرکت‌های مختلف در سراسر جهان برای تصمیم گیری سودآور در مورد سرمایه گذاری جستجو می‌کنند. با این حال، برخی از اطلاعات مربوطه ممکن است به طور گسترده توسط رسانه‌ها تبلیغ نشوند و فقط برای تعداد معدودی که مزیت کارمند بودن در شرکت یا ساکنان کشوری را دارند که اطلاعات از آن ناشی می‌شود، محرمانه است. علاوه بر این، اطلاعات بسیار زیادی وجود دارد که بشر می‌تواند در یک بازه زمانی مشخص جمع آوری و پردازش کند. اینجاست که یادگیری ماشین وارد می‌شود.
یک شرکت مدیریت دارایی ممکن است در زمینه تجزیه و تحلیل سرمایه گذاری و تحقیقات خود از این روش استفاده کند. فرض کنیم مدیر دارایی فقط در سهام معدن سرمایه گذاری می‌کند. مدل تعبیه شده در سیستم، وب را اسکن می‌کند و انواع رویدادهای خبری را از مشاغل، صنایع، شهرها و کشورها جمع آوری می‌کند و این اطلاعات جمع آوری شده مجموعه داده‌ها را تشکیل می‌دهد. مدیران دارایی و محققان شرکت نمی‌توانستند با استفاده از قدرت و خرد انسانی خود، اطلاعات موجود در مجموعه داده‌ها را بدست آورند. پارامترهای ساخته شده در کنار مدل فقط داده‌های مربوط به شرکت‌های معدنی، سیاست‌های نظارتی در بخش اکتشاف و رویدادهای سیاسی را در کشورهای منتخب از مجموعه داده استخراج می‌کند.
نمونه‌ای از یادگیری ماشین:
فرض کنیم شرکت معدن الف به تازگی یک معدن الماس را در یک شهر کوچک در آفریقای جنوبی کشف کرده است. ابزاری برای یادگیری ماشین در دست مدیر دارایی که بر شرکت‌های معدنی متمرکز است، این را به عنوان داده‌های مهم برجسته می‌کند. سپس مدل موجود در ابزار یادگیری ماشین می‌تواند از یک ابزار تحلیلی به نام تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده استفاده کند تا پیش بینی کند که آیا صنعت معدن برای یک دوره زمانی سودآور است یا اینکه سهام معدن احتمالاً در یک زمان خاص افزایش می‌یابد، بر اساس اطلاعات اخیر کشف شده، بدون هیچ گونه ورودی از مدیر دارایی. این اطلاعات به مدیر دارایی منتقل می‌شود تا پرتفوی آنها را تجزیه و تحلیل و تصمیم گیری کند. سپس مدیر دارایی ممکن است تصمیم بگیرد میلیونها دلار در سهام الف سرمایه گذاری کند.
در پی یک اتفاق نامطلوب، مانند اعتصاب معدنچیان آفریقای جنوبی، الگوریتم کامپیوتر ساخته شده توسط یادگیری ماشین پارامترهای خود را به طور خودکار تنظیم می‌کند تا الگویی جدید ایجاد کند. به این ترتیب، مدل محاسباتی تعبیه شده در ماشین حتی با تغییر در وقایع جهان و بدون نیاز به یک انسان برای تغییر دادن کد خود برای انعکاس تغییرات، همچنان جریان دارد. از آنجا که مدیر دارایی این داده‌های جدید را به موقع دریافت کرده است، آنها می‌توانند با خروج از سهام ضررهای خود را محدود کنند.