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內容簡介

　　人工智能（AI）和機器學習是當代主流的商業(yè)分析工具，可應用于許多行業(yè)，以增加利潤、降低成本、挽救險局并改善客戶體驗。因此，企業(yè)應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手的競爭中獲利。本書引入了與這些主題（AI、機器學習、大數(shù)據(jù)技術）相關的概念，并用非技術的語言降低了對技術術語的理解難度，可為經理和商務人士提供簡潔明快的入門知識。本書的重點是實際應用以及如何與技術專家（數(shù)據(jù)科學家）進行合作，以*大限度地發(fā)揮這些技術的優(yōu)勢。此第3版已經過大幅修訂和更新，增加了幾個新的章節(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肅風格。

作者簡介

　　史蒂文？芬利（Steven Finlay）是一位數(shù)據(jù)科學家，在大規(guī)模數(shù)據(jù)環(huán)境中開發(fā)實用的“增值”機器學習解決方案已有 20多年的經驗。他擁有預測建模博士學位，并且是英國蘭開斯特大學的榮譽研究員。芬利博士之前曾受雇于英國十大銀行之一，管理其信貸風險模型，為英國政府開發(fā)機器學習方法，并為多家咨詢集團工作。他目前是英國計算機股份貸款服務公司 Computershare Loan Services（CLS）的商務分析主管。芬利博士出版過多本關于機器學習、人工智能（ AI）和金融服務的實用性書籍。

圖書目錄

譯者序

前言

作者簡介

1.簡介 / 001

2.什么是機器學習和人工智能（AI）？ / 007

3.預測模型生成的分數(shù)代表什么? / 021

4.為什么使用機器學習 ?它增加了什么價值?　/ 029

5.機器學習是如何工作的?　/ 035

6.使用預測模型做出決策　/ 047

7.這是記分卡，那決策樹是什么？ / 053

8.神經網(wǎng)絡和深度學習　/ 059

9.無監(jiān)督學習和強化學習　/ 071

10. 如何建立預測模型？　/ 085

11. 實施機器學習　/ 101

12. 大數(shù)據(jù)與機器學習的關系　/ 113

13. 道德、法律和 GDPR　/ 119

14. 機器學習的最新前沿　/ 133

15. 我們何時可以購買無人駕駛汽車？　/ 143

16. 結束語　/ 153

附錄　/ 155

附錄 A 評估預測模型　/ 155

附錄 B 更多信息及推薦閱讀文獻　/ 163

附錄 C 機器學習和人工智能中的流行術語　/ 169

附錄 D 業(yè)務成功清單　/ 183

注釋　/ 187