智能金融 课件全套 张宁 第1--12章 交叉的目的是融合：导论 ---- 源源不断的新思想.pdf

机器学习与智能金融

第一章融合创造价值

导论

主讲人：张宁学校：中央财经大学

本讲主要内容

一基础概念的理解

二人工智能的历史与发展

三中国人工智能的发展

四人工智能与金融的结合：智能金融场景与价值

五课程实践环境

1.1概念辨析

机器学习的概念

概念

人工智能的概念

辨析

模式识别的概念

机器学习的含义与理解

对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着

经验E而自我完善，那么我们称这个计算机程序在从经验E中学习。

P,T,E

人工智能的含义与理解

人工智能（ArtificialIntelligence）：它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展

人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

1956年由约翰.麦卡锡首次提出，当时的定义为“制造智能机器的科学与工

程”。人工智能目的就是让机器能够像人一样思考，让机器拥有智能。

Artificialintelligence(AI)istheabilityofthemachineorprogramtothink,learn,

andmakedecisionsfromsimulatinghumanbehaviorandexperience.

模式识别的含义与理解

模式识别是人类的一项基本智能。

模式识别以图像处理与计算机视觉、语音语言信息处理、脑网络组、类脑智能

等为主要研究方向，研究人类模式识别的机理以及有效的计算方法。

所谓模式识别的问题就是用计算的方法根据样本的特征将样本划分到一定的类

别中去。

总结

01人工智能是制造“智能”的

“机器”。

机器学习是程序实现人类02

智能中的学习能力，借助

经验（数据）不断提升自

己的“性能”。模式识别的目的是能够最大程度

03实现“人类智能”中的“模式识

别”，把对应“事务”划分到特

定“分类中”，目前，它使用的

主要手段是机器学习。

1.2机器学习基本概念

数据集、样本任务

评估

Dataset（sample）（task）

⚫训练样本（training⚫属性/特征⚫分类⚫泛化，稳健，效率

data），测试样本（attributes,feature），（c