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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)是當(dāng)代主流的商業(yè)分析工具，可應(yīng)用于許多行業(yè)，以增加利潤(rùn)、降低成本、挽救險(xiǎn)局并改善客戶(hù)體驗(yàn)。因此，企業(yè)應(yīng)該要了解如何使用這些工具，并知道如何利用這些工具在與對(duì)手的競(jìng)爭(zhēng)中獲利。本書(shū)引入了與這些主題（AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)技術(shù)）相關(guān)的概念，并用非技術(shù)的語(yǔ)言降低了對(duì)技術(shù)術(shù)語(yǔ)的理解難度，可為經(jīng)理和商務(wù)人士提供簡(jiǎn)潔明快的入門(mén)知識(shí)。本書(shū)的重點(diǎn)是實(shí)際應(yīng)用以及如何與技術(shù)專(zhuān)家（數(shù)據(jù)科學(xué)家）進(jìn)行合作，以*大限度地發(fā)揮這些技術(shù)的優(yōu)勢(shì)。此第3版已經(jīng)過(guò)大幅修訂和更新，增加了幾個(gè)新的章節(jié)，涵蓋了比以往版本更廣泛的主題，但保留了原始版本的嚴(yán)肅風(fēng)格。

作者簡(jiǎn)介

　　史蒂文？芬利（Steven Finlay）是一位數(shù)據(jù)科學(xué)家，在大規(guī)模數(shù)據(jù)環(huán)境中開(kāi)發(fā)實(shí)用的“增值”機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案已有 20多年的經(jīng)驗(yàn)。他擁有預(yù)測(cè)建模博士學(xué)位，并且是英國(guó)蘭開(kāi)斯特大學(xué)的榮譽(yù)研究員。芬利博士之前曾受雇于英國(guó)十大銀行之一，管理其信貸風(fēng)險(xiǎn)模型，為英國(guó)政府開(kāi)發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)方法，并為多家咨詢(xún)集團(tuán)工作。他目前是英國(guó)計(jì)算機(jī)股份貸款服務(wù)公司 Computershare Loan Services（CLS）的商務(wù)分析主管。芬利博士出版過(guò)多本關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能（ AI）和金融服務(wù)的實(shí)用性書(shū)籍。

圖書(shū)目錄

譯者序

前言

作者簡(jiǎn)介

1.簡(jiǎn)介 / 001

2.什么是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能（AI）？ / 007

3.預(yù)測(cè)模型生成的分?jǐn)?shù)代表什么? / 021

4.為什么使用機(jī)器學(xué)習(xí) ?它增加了什么價(jià)值?　/ 029

5.機(jī)器學(xué)習(xí)是如何工作的?　/ 035

6.使用預(yù)測(cè)模型做出決策　/ 047

7.這是記分卡，那決策樹(shù)是什么？ / 053

8.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)　/ 059

9.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)　/ 071

10. 如何建立預(yù)測(cè)模型？　/ 085

11. 實(shí)施機(jī)器學(xué)習(xí)　/ 101

12. 大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)系　/ 113

13. 道德、法律和 GDPR　/ 119

14. 機(jī)器學(xué)習(xí)的最新前沿　/ 133

15. 我們何時(shí)可以購(gòu)買(mǎi)無(wú)人駕駛汽車(chē)？　/ 143

16. 結(jié)束語(yǔ)　/ 153

附錄　/ 155

附錄 A 評(píng)估預(yù)測(cè)模型　/ 155

附錄 B 更多信息及推薦閱讀文獻(xiàn)　/ 163

附錄 C 機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能中的流行術(shù)語(yǔ)　/ 169

附錄 D 業(yè)務(wù)成功清單　/ 183

注釋　/ 187