阳骁尧（建信金融科技有限责任公司北京事业群业务经理）
2018年12月3日下午，必赢线路检测3003no1专硕课程“风险评估与管理”本学期第三次讲座在必赢线路检测3003no1理科教学楼204教室举行。建信金融科技有限责任公司北京事业群（原建行北京开发中心）业务经理阳骁尧女士以“机器学习算法及应用场景浅析”为主题，全面详细地介绍了机器学习算法的相关理论和实践应用。讲座由必赢线路检测3003no1风险管理与保险系刘新立副教授主持。
首先，阳女士以谷歌AI语音助手帮助用户预约理发的案例引出报告主题，并简要介绍了人工智能领域的相关背景知识。机器学习算法是人工智能落地应用的驱动引擎，她对机器学习的基本概念、发展概况和通用实施过程进行了综述，让大家在领略到人工智能巨大发展潜力的同时，也对机器学习算法有了初步的理解和认识。
（图1 阳骁尧女士演讲中）
随后，阳女士对机器学习算法的主要流派和未来发展趋势进行了全面的分析和讲解。她将机器学习与传统编程的操作流程进行对比，指出机器自动发现新知识的五种方法，由此发展为机器学习算法的五大流派，即符号主义、联接主义、进化主义、贝叶斯派与类推学派。随后，阳女士详细介绍了各流派的学科起源、主要思想、典型算法与应用场景，并对不同流派的优缺点、适用性等问题进行评价和总结。接下来，阳女士围绕能否实现最终算法这一问题，对机器学习的未来发展进行了展望。她认为机器学习算法的技术发展方向在于两条链条的统一，即物理环境客观现实和因果链条与智能物种的任务和价值链条相统一。
最后，阳女士将模型理论与代码实践相结合，向大家讲解了机器学习算法的落地应用。她通过一个基于神经网络和贝叶斯网络算法预测上证指数的案例，通过MATLAB软件展示了搭建运行环境、建立网络并形成算法程序的完整操作流程，并对实务中应该如何进行模型选择、特征选择和参数调整等问题进行了详细讲解。本次讲座使得同学们对机器学习算法的相关模型理论及实践应用有了基本的认识，取得了良好的教学效果。
（风险管理与保险学系 刘源 供稿）
