可解釋機(jī)器學(xué)習(xí) : 模型、方法與

本書(shū)先從背景出發(fā)，闡述黑盒模型存在的問(wèn)題以及不解決黑盒問(wèn)題模型可能帶來(lái)的后果，引出可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)的重要性；隨后，我們從可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)的研究方向，分為內(nèi)在可解釋模型算法和模型事后解析方法兩部分進(jìn)行介紹，闡述不同模型的原理、應(yīng)用及其可解釋性。z后通過(guò)三個(gè)不同的應(yīng)用場(chǎng)景，介紹在銀行實(shí)戰(zhàn)中的數(shù)據(jù)挖掘方法，由問(wèn)題、處理方法出發(fā)，結(jié)合可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)模型結(jié)果，證明模型的有效性和實(shí)用性，期望讀者通過(guò)對(duì)本書(shū)的閱讀，可以更快更好的解決實(shí)際業(yè)務(wù)問(wèn)題，而非紙上談兵。業(yè)務(wù)場(chǎng)景均為業(yè)內(nèi)的典型案例，希望能夠?qū)ψx者有所啟發(fā)。同時(shí)，本書(shū)中還會(huì)有大量的公式與代碼，保證內(nèi)容的豐富與嚴(yán)謹(jǐn)，經(jīng)得起推敲，使得讀者知其然且知其所以然。

邵平

資深數(shù)據(jù)科學(xué)家，索信達(dá)控股金融AI實(shí)驗(yàn)室總監(jiān)。在大數(shù)據(jù)、人工智能領(lǐng)域有十多年技術(shù)研發(fā)和行業(yè)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)。技術(shù)方向涉及可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、時(shí)間序列預(yù)測(cè)、智能推薦、自然語(yǔ)言處理等?，F(xiàn)主要致力于可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)、推薦系統(tǒng)、銀行智能營(yíng)銷和智能風(fēng)控等領(lǐng)域的技術(shù)研究和項(xiàng)目實(shí)踐。

楊健穎

云南財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)碩士，高級(jí)數(shù)據(jù)挖掘工程師，一個(gè)對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)有堅(jiān)定信念的追求者，目前重點(diǎn)研究機(jī)器學(xué)習(xí)模型的可解釋性。

蘇思達(dá)

美國(guó)天普大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)碩士，機(jī)器學(xué)習(xí)算法專家，長(zhǎng)期為銀行提供大數(shù)據(jù)與人工智能解決方案和技術(shù)服務(wù)。主要研究方向?yàn)榭山忉寵C(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能，曾撰寫(xiě)《可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)研究報(bào)告》和多篇可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)文章。