معرفی روش های یادگیری و الگوریتم های ماشین لرنینگ

به مدیران مالی کمک میکند تا وضعیت آینده مجموعه خودشان رو بادقت مثالزدنی سایت vector-robot پیشبینی کنند. هوش مصنوعی کمک میکند تا مدیران مالی بتوانند تأمینکنندگان مواد اولیه را بهینهتر و با سرعت بیشتری ارزیابی کنند و در نتیجه مناسبترین تأمینکنندگان را انتخاب کنند. فناوریهای مبتنی بر یادگیری ماشین، بینشهای پیشرفتهای از دادههای بازار ارائه میکنند که این بینش جدید به مدیران سرمایهگذاری اجازه میدهد تا تغییرات خاص بازار را خیلی زودتر از مدلهای سرمایهگذاری سنتی شناسایی کنند. این مدل ابتدا باید توسط یک انسان به سیستم ارائه شود و برای آن مثال زده شود، حداقل با یک مثال خاص توضیح داده شود. بوسیله پایتون ساخت برنامه های کاربردی به صورت ساده تر برای ما ممکن شد. یادگیری ماشین علاوه بر داشتن توانایی شناسایی رفتارهای کلاهبرداری با دقت بالا، همچنین توانایی شناسایی رفتار حسابهای کاربری مشکوک، پیشبینی و جلوگیری از کلاهبرداری به صورت آنلاین، به جای شناسایی آنها پس از ارتکاب جرم را نیز دارند.

راه حلها و مدلهای مبتنی بر یادگیری ماشین به شرکتهای تجاری این امکان را میدهند تا با نظارت دقیق بر نتایج و اخبار معاملاتی که میتوانند قیمت سهامها را بالا یا پایین کنند، به صورت آنلاین، الگوهایی را شناسایی و تصمیمات معاملاتی بهتری اتخاذ کنند. اولین کاری که باید انجام دهید این است که با مطالعه درباره هوش مصنوعی، دقیقاً بدانید که این تکنولوژی چه تأثیری در شغل شما خواهد داشت. اما باید به رایانهها یا دستگاهها گفته شود که چه کاری انجام شود و آنها را برنامه ریزی کرد. در کشورهایی که تجربه بیشتری در زمینه هوش مصنوعی دارند، قانون مسئولیتها را مشخص کرده است اما همچنان نقاط خاکستری زیادی وجود دارد که مشخص نیست چه کسی مسئول تصمیمهای هوش مصنوعی خواهد بود. یادگیری ماشین یک زیرشاخه معروف در هوش مصنوعی است که به ماشینها یا کامپیوترها کمک میکند که بتوانند بدون برنامهریزی مشخص و با الگو گرفتن از رفتار خودشان تصمیمگیری و عمل کنند. در کشورهایی که تجربه بیشتری در زمینه هوش مصنوعی دارند، قانون مسئولیتها را مشخص کرده است اما همچنان ابهام زیادی وجود دارد که چه کسی مسئول تصمیمهای هوش مصنوعی خواهد بود. در حالی که این نوع تجربه تخصصی Chatbots امروزه در صنعت بانکی یا مالی حضور چشمگیری ندارد، اما احتمال بسیار زیادی برای پدیدآمدن آن در آینده وجود دارد.

هوش مصنوعی در حسابداری و مدیریت مالی علاوه بر اینکه مزایای زیادی را به همراه دارد اما در مراحل اولیه برای هر کسبوکاری و برای تیم حسابداری و مالی چالشهای جدیدی را نیز ایجاد میکند. ربات یا نرمافزاری که بر اساس هوش مصنوعی طراحی شده، دادههای موردنیاز برای تصمیمگیری را از منابع مختلف تأمین میکند. مثلا: معلم ما ممکن است چهار نمره آزمون از دانش آموزان مختلف را به همراه ساعتهایی که هر یک از آنها مورد مطالعه قرار می گیرد وارد کند. مثلا: معلم(فردی که اطلاعات مورد نیاز را به ماشین میاموزد) به الگوی یادگیری ماشین میگوید که انتظار دارد برای پنج ساعت مطالعه به نمره کامل آزمون برسد. مهمترین کاری که هوش مصنوعی انجام میدهد این است که توانایی تصمیمگیری مستقل را دارد. همکاری با این شرکتها باعث میشود شما با تمرکز بر منابع دادهای موجود در سازمان و کسبوکار مرتبط به آن، به طور دقیق خروجی مورد نیاز از هر منبع داده را ترسیم کنید و با تلفیق خروجیها به نتایج دلخواه خود برسید. در نهایت این اطلاعات مفید استخراجشده از داده خام، برای حل مشکلات پیچیده از جنس داده که برای بخش بانکداری و مالی حیاتی است، استفاده میشود. این نرمافزارها بر اساس دادههای جمعیتشناختی کاربر و فعالیت تراکنشی او، بهراحتی میتوانند رفتار کاربر را پیشبینی و پیشنهاداتی را به طور خاص برای این مشتریان طراحی کنند.

الگوریتمهای یادگیری نیمه، تحت نظارت ماشین در واقع بین یادگیری نظارت شده و نظارت نشده وجود دارد، زیرا آنها از هر دو دادهی دارای برچسب و بدون برچسب برای آموزش استفاده می کنند – به طور معمول مقدار کمی از داده های برچسب خورده و مقدار زیادی از داده های بدون برچسب وجود دارد. یافتن تخصص در زمینهی ماشین لرنینگ طرفداران فراوانی در دنیای علوم کامپیوتر دارد، زیرا حوزههای شغلی فراوانی در دنیا نیازمند متخصصانی در زمینه ماشین لرنینگ است. این جایی است که ماشین لرنینگ وارد میشود. این در حالی است که تا کنون نرمافزارها و رباتها فقط بر اساس اطلاعاتی که یک انسان به آنها میداد میتوانستند تصمیمگیری و عمل کنند. برای مثال بخشی از این دادهها از سمت انسانها تأمین میشود و بخشی دیگر از طریق منابع دیگر توسط خود ربات یا نرمافزار تأمین میشود؛ برای مثال از طریق اطلاعاتی که در اینترنت وجود دارد. رباتهای هوش مصنوعی باتوجهبه قدرت یادگیری بالایی که دارند، درصورتیکه حسابدار اطلاعاتی را بهاشتباه وارد کند در همان لحظه به حسابدار اعلام وجود خطا میکند و شرح دقیقی از دلیل وجود خطا و راهحل آن به حسابدار یا مدیر مالی میدهد. هوش مصنوعی به شما کمک میکند که بر اساس دانش تصمیم بگیرید و تصمیمهای درست مساوی هستند با ثروت بیشتر و رشد سریعتر.

در واقع حسابدارها باید تلاش کنند تا تواناییهای تحلیلی خودشان را افزایش دهند تا با توجه به پیشنهادهایی که هوش مصنوعی میدهد، بهترین تصمیم را بتوانند بگیرند. فرایند یادگیری با مشاهدات یا دادهها مانند مثالها، تجربه مستقیم یا دستورالعملها شروع میشود تا به دنبال الگوهایی در دادهها و تصمیم گیریهای بهتری در آینده بر اساس مثالهایی که ارائه میدهیم باشد. و یادگیرنده مدل را تنظیم می کند و این اتفاق بارها تکرار میشود. خب شاید بپرسید که این اتفاق چه تأثیری در نتایج کار شما دارد؟ اگر در رشتههای مالی و حسابداری دانشجو یا شاغل هستید، با خواندن این مقاله متوجه خواهید شد که هوش مصنوعی چه تأثیری بر روی رشته حسابداری و مدیریت مالی و نحوه انجام دادن کارها دارد و همچنین فرصتها و تهدیدهای مرتبط باهوش مصنوعی در رشته حسابداری را نیز به شما معرفی میکنیم. این مدلها معمولاً بر مبنای رفتار مشتری در اینترنت و تاریخچه تراکنشها ساخته میشوند. این امر به شرکتهای حوزه مالی امکان میدهد تا تجربه مشتری خود را بهبود بخشند، هزینهها را کاهش و خدمات خود را افزایش دهند. نظر شما درباره تکنولوژیای که میتواند هزینهها را ۸۰ درصد کم کند و علاوهبرآن زمان انجامدادن کارها را حدود ۹۰ درصد کاهش بدهد چیست؟

با استفاده از تکنیکهای یادگیری ماشین، بانکها و سایر موسسات مالی با تجزیهوتحلیل حجم عظیمی از منابع دادهای، میتوانند سطح ریسک را به میزان قابل توجهی کاهش دهند. هوش مصنوعی بر اساس دادههای که حسابدار به آن میدهد و همچنین دادههای که خودش از سایر منابع به دست میآورد، تحلیلهایی را ارائه میکند و تصمیمهایی را میگیرد. هوش مصنوعی بر اساس دادههایی که حسابدار به آن میدهد و همچنین دادههایی که خودش از سایر منابع به دست میآورد، تحلیلهایی را ارائه میکند و تصمیمهایی را میگیرد. در واقع هوش مصنوعی چندان وابسته به انسانها نیست بلکه بر اساس دادههایی که مثلاً یک حسابدار یا مدیر مالی به آن میدهد و دادههایی که خودش جمعآوری میکند میتواند با گذشت زمان مطالب بیشتری را یاد بگیرد و بر مبنای آن تصمیمهای بهینهتری بگیرد. در واقع هوش مصنوعی چندان وابسته به انسانها نیست بلکه بر اساس دادههایی که انسان به آن میدهد و دادههایی که خودش جمعآوری میکند میتواند باگذشت زمان مطالب بیشتری را یاد بگیرد و بر مبنای آن تصمیمهای بهتری بگیرد. یادگیرنده به نمرات نگاه میکند و میبیند که تا چه اندازه از مدل در نظر گرفته شده فاصله دارد. ما در این مقاله انواع الگوریتمهای یادگیری و مراحل اصلی ماشین لرنینگ را نام بردیم و توضیح مختصری درباره آنها دادیم ولی دنیای یادگیری ماشین بسیار وسیع است و هر بخش از آن جذابیتهای مختلفی دارد.

در این مرحله سیستم دوباره اجرا میشود، این بار با مجموعهای از امتیازات جدید. میتواند چیزی که از گذشته یاد گرفته شده را به وسیلهی نمونههای دارای لیبل بر روی دادههای جدید اعمال کند تا رویدادهای پیشرو را پیشبینی کند. مفهوم یادگیری ماشین متشکل میشود از ایجاد توانایی یادگیری از دادههای تجربی قبلی موجود در رایانهها برای استفاده در موقعیت مشابه ولی جدید. ترکیب همه این چالشها منجر به تخمینهای غیر واقعی از بودجه پروژه میشود و کل بودجه پروژه را از بین میبرد. با یادگیری این تکنیکها که منجر به نظارت مالی دقیق میشود میتوان از این تخلفات جلوگیری کرد. با توجه به نوپا بودن تکنولوژی هوش مصنوعی، توصیه ما به شما این است که هر از چند گاهی در مورد آخرین دستاوردهای این حوزه جستجو کنید تا بدانید در آینده هوش مصنوعی چه نقشی در شغل حسابداری خواهد داشت و شما بهعنوان حسابدار یا یک متخصص مالی چه مهارتهایی را باید برای موفقیت در آینده بازار حسابداری به دست بیاورید. در مقابل، الگوریتمهای نظارتنشدهی یادگیری ماشین زمانی به کار میروند که اطلاعات موجود برای آموزش، طبقهبندیشده و یا دارای لیبل نباشند.

شرکتهای مالی باید انتظارات واقعی را برای هر پروژه خدمات یادگیری ماشینی متناسب با اهداف تجاری خاص خود تعیین کنند. پایتون از سال 1991 ایجاد شد و از آن زمان و مخصوصا سال های اخیر توجه بسیاری از برنامه نویسان و کسانی که میخواهند با برنامه نویسی آشنا شوند را به خود جلب کرد . همانطور که در بالا نیز ذکر شد، ماشین لرنر بیش از هر چیز دیگری نیاز به یادگیری و تکرار دارد، بنابراین مشاهده و توجه به این موضوع از اهمیت بالایی برخوردار است. این روش به ماشین ها و نمایندگان نرم افزار اجازه میدهد تا به طور خودکار رفتار ایده آل را در یک زمینه خاص به منظور به حداکثر رساندن عملکرد خود تعیین کنند. یادگیری ماشینی بر توسعه برنامههای رایانهای است که میتوانند به دادهها دسترسی پیدا کرده و از آن برای یادگیری خود استفاده کنند. با سرمایهگذاری گسترده شرکتهای مشهوری مانند Bank of America ،JPMorgan و Morgan Stanley در فناوریهای یادگیری ماشین برای توسعه مشاور سرمایهگذاری اتوماتیک، اختلال در صنعت بانکداری سرمایهگذاری کاملا مشهود است.

الگوریتمهای یادگیری ماشین میتوانند بهراحتی مشتریانی را که در معرض خطر عدم بازپرداخت وامهایشان هستند، پیشبینی کنند و به شرکتها کمک کند که شرایط را برای هر مشتری بازنگری یا تنظیم کنند. هوش مصنوعی هم اکنون در بانکهای زیادی در دنیا برای تحلیل اعتبار مشتریان و تعیین شرایط وامدهی به آنها استفاده میشود. هوش مصنوعی ابزاری همهجانبه به حساب میآید که به شما در هر شغلی که باشید کمک میکند تا نحوه جمعآوری داده، تحلیل داده و استفاده از نتایج به دست آمده را با روشهایی بهینهتر انجام دهید. سپس محاسبات بیشتری برای تنظیم پیش فرض های اولیه استفاده میکند. یادگیرنده: سیستمی که پارامترها را تنظیم میکند و با نگاه به تفاوتهای پیش بینیها در مقابل نتایج واقعی، مدل را تغییر می دهد. بنابراین، یادگیرنده یک بار دیگر پارامترها را برای تغییر شکل مدل تنظیم میکند. اکنون که مدل تنظیم شده است، اطلاعات واقعی زندگی وارد میشود. هدف اصلی این است که رایانهها بتوانند بطور خودکار بدون مداخله یا کمک انسان یاد بگیرند و بر این اساس اقدامات را تنظیم کنند. این بدان معناست که اگر ما میخواهیم آنها کاری انجام دهند، باید دستورالعملهای دقیق و گام به گام را در مورد آنچه باید انجام دهند و چگونگی انجام ارائه دهیم.

آموزش الگوریتم، اعتبارسنجی و بک تست بر مبنای مجموعهای وسیع از داده تراکنشهای کارتهای اعتباری انجام شده است. مجموعه دیگری از دیتاهای تست وارد میشود. داده هایی از این قبیل اغلب به عنوان “مجموعه یادگیری” یا “دادههای آموزشی” برای یک سیستم یادگیری ماشینی گفته میشود ، زیرا توسط یادگیرنده در سیستم یادگیری ماشین برای آموزش خود در ایجاد یک مدل بهتر استفاده میشود. اگر از علاقهمندان به این مبحث هستید، مقالات زیر برایتان جذاب خواهد بود. این Chatbots یک برنامه کاربردی و از یادگیری ماشین است. یکی از تفاوتهای اصلی بین انسان و کامپیوتر این است که انسانها از تجربیات گذشته یاد میگیرند، یا حداقل سعی میکنند که یاد بگیرند! مدل: سیستمی که پیشبینی یا شناسایی میکند. بر اساس استراتژی ای که یک فرد برای ربات تعیین میکند آن ربات میتواند خرید و فروشها را در زمانهای مناسب انجام دهد. جمعآوری و تحلیل دادههای مالی مهمترین کاری هست که هر حسابداری باید انجام دهد. باتوجه به اینکه در سالهای گذشته توانایی رباتها و نرمافزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی از نظر قدرت پردازش اطلاعات و ذخیره اطلاعات چندین برابر شده است، توانایی تحلیل و تصمیمگیری آنها نیز به شکل خیرهکنندهای افزایش پیدا کرده است.

به گزارش پایگاه خبری بانکداری الکترونیک، در سالهای اخیر، با پیشرفت نرمافزارها و سختافزارها، سرعت رشد فناوریهایی مانند هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ در حوزه مالی افزایش یافته است. ماشین لرنینگ در بخشهای مختلف زندگی مردم حضور دارد و سرویسهای مختلفی به کمک این دانش ساخته میشوند. قطعاً این خبر خیلی خوبی میتواند باشد. بااینوجود قطعاً نوع کارهایی که حسابدارها انجام خواهند داد در آینده متفاوت خواهد بود. احتمال اینکه عدهای از حسابدارها به دلیل هوش مصنوعی بیکار شوند کم است. الگوریتم یادگیری دستگاه تقویت کننده یک روش یادگیری است که با تولید اقدامات و کشف خطاها یا نقاط قوت با محیط خود در تعامل است. یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ، کاربردی از هوش مصنوعی (AI) است که به سیستمها امکان یادگیری و پیشرفت خودکار از تجربه را بدون برنامه ریزی صریح فراهم میکند. این نرمافزار، شامل یک مدل طبقهبندی باینری پیشبینیکننده برای یافتن مشتریان در معرض خطر است و به دنبال آن از یک مدل توصیهگر برای تعیین بهترین پیشنهادات کارت استفاده میکند که میتواند به حفظ این مشتریان کمک کند. علاوه بر این در گذر زمان، الگوریتمهای یادگیری ماشین با یادگیری از دادهها، فرایندها و تکنیکهای فعلی مورد استفاده قویتر شده و بینشهای جدیدتری از دادهها را کشف میکنند.

جدا از موارد استفاده تثبیتشده یادگیری ماشین در امور مالی، همانطور که در بخش بالا مورد بحث قرار گرفت، چندین برنامه کاربردی امیدوارکننده دیگر وجود دارد که فناوری یادگیری ماشین میتواند در آینده ارائه دهد. از امور مالی فراتر میرود و احتمالا در انواع زمینه های مختلف و بسیاری از صنایع دیده خواهد شد. اگرچه امروزه نیز کاربردهای مختلفی از فروش/ توصیههای خودکار محصول مالی وجود دارد، بسیاری از آنها سیستمهای مبتنی بر قوانین (به جای یادگیری ماشین) هستند که در آنها، دادهها هنوز از طریق منابع دستی عبور میکنند تا بتوانند معاملات یا سرمایهگذاریها را به مشتریان توصیه کنند. نرمافزارهایی که با استفاده از تکنولوژی هوش مصنوعی ساخته شدهاند میتوانند اسناد قانونی، مقالهها و سایتها را بررسی کنند و مهمترین و مرتبطترین مطالب را به مدیر یا حسابدار نمایش دهند. در آینده شاهد استفاده فعالانه سایتهای توصیهگر بیمه از فناوریهای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به منظور پیشنهاد بیمهنامه (خانه یا وسیله نقلیه) اختصاصی به مشتریان خواهیم بود. حسابدارها چه مهارتهایی در رابطه با هوش مصنوعی باید داشته باشند؟

آیا هوش مصنوعی باعث بیکار شدن حسابدارها خواهد شد؟ علاوه بر این، رباتهایی که مجهز به هوش مصنوعی هستند بهعنوان یک مشاور سرمایهگذاری برای شرکتها و مردم نیز عمل میکنند. آیا این مطلب برای شما مفید بود؟ تعیین اینکه دقیقاً چه کسی مسئول این تصمیمها هست کار بسیار دشواری میتواند باشد. چه کسی مسئول تصمیمهایی که هوش مصنوعی برای واحد حسابداری میگیرد خواهد بود؟ بنابراین ما اسکریپتها و رایانههای برنامه ریزی شده را برای پیروی از دستورالعملها مینویسیم. دوباره پیش بینی جدیدی ایجاد میکند، بنابراین انتظار میرود زمان بیشتری را صرف کسب نمره prefect کند. تحلیلی که هوش مصنوعی در مورد هر مشتری انجام میدهد با درنظرگرفتن دهها و بلکه صدها فاکتور انجام میشود؛ بنابراین هم بانک و هم مشتری با اطمینان بیشتری نسبت به سیستم اعتباردهی میتوانند از این خدمات استفاده کنند. شاید مهمترین مورد در بین همه این چالشها چالش چهارم باشد. میتوان گفت که مهمترین تفاوت هوش مصنوعی نسبت به سیستمهای قبلی، توانایی هوش مصنوعی در یادگیری است. یادگیری ماشین در معاملات الگوریتمی نمونه عالی دیگری از استفاده در صنعت مالی است. این رباتهای مشاور مبتنی بر یادگیری ماشین، توانایی دارند که از تکنیکهای سنتی پردازش داده برای ایجاد پورتفولیوهای مالی و راه حلهایی مانند تجارت، سرمایهگذاری، برنامههای بازنشستگی و غیره برای ارائه مشاوره به کاربران خود استفاده کنند.

سیستمهایی که از این روش استفاده میکنند، میتوانند دقت یادگیری را به میزان قابل توجهی بهبود ببخشند. در واقع میتوان گفت که مهمترین وظیفه هر حسابدار این است که بر سلامت عملکرد مالی شرکت نظارت داشته باشد. مهمترین تفاوت هوش مصنوعی با سیستمهای قبلی چیست؟ جستجوی آزمایش و خطا و پاداش معوق مهمترین ویژگیهای یادگیری تقویتی هستند. همه چیز با مدل شروع می شود ،مدل پیش بینی ای است که سیستم یادگیری ماشین از آن استفاده میکند. تعداد روزافزون موسسات مالی در حال حاضر، اولویتبندی مشتری را به دلایل واضح تعیین میکند. کشف روندها میتواند خدمات خاصی باشد که به تصمیمگیری دقیق مشتریان کمک ویژهای میکند. برای مثال هوش مصنوعی علاوه بر اینکه محاسبات پیچیده را انجام میدهد، میتواند اسناد را بخواند و حتی بنویسد. ادغام تکنیکهای یادگیری ماشین برای مدیریت چنین حجم زیادی از دادهها میتواند هم کارایی فرایند و هم سود استخراج اطلاعات واقعی از دادهها را به همراه داشته باشد. راستی اگر شما هم قصد دارید به دنیای جذاب هوش مصنوعی و یادگیری ماشین وارد شوید. یکی از شغلهایی که هوش مصنوعی تأثیر زیادی بر روی آن خواهد داشت، حسابداری و مدیریت مالی هست.