2、金融与会计领域的机器学习专家及应用

最新推荐文章于 2025-11-25 01:48:54 发布
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分类专栏： 机器学习重塑金融未来 文章标签： 机器学习 金融 会计
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金融与会计领域的机器学习专家及应用

一、专家介绍

在金融与会计以及机器学习相关领域，有众多专业人士贡献着他们的智慧和研究成果。以下是部分专家的介绍：
|姓名|职位|所在机构|研究领域|教育背景|
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|Mohammad Zoynul Abedin|金融学副教授|Hajee Mohammad Danesh Science and Technology University|数据分析和商业智能|大连理工大学投资理论博士，吉大港大学金融BBA和MBA|
|Md. Ashad Alam|教授|Hajee Mohammad Danesh Science and Technology University|统计机器学习、表示学习等|东京统计数学研究所统计科学博士|
|Mohammad Sarwar Alam|助理教授|吉大港大学|ERP采用、人工智能、供应链管理等|吉大港大学管理BBA和国际管理MBA|
|Lubomir Benko|助理教授|Constantine the Philosopher University|网络使用挖掘和自然语言处理|Constantine the Philosopher University应用信息学硕士，帕杜比采大学应用信息学博士|
|Petra Blazekova|外部博士生|Comenius University|风险管理、报告和监管|在斯洛伐克商业银行担任风险管理专家|
|Roberto Casarin|计量经济学教授|Ca’ Foscari University of Venice|贝叶斯推断、计算方法和时间序列分析|巴黎第九大学数学博士，威

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2、金融与会计领域的机器学习：专家贡献与应用前景
v5w6x的博客
09-08 33
本文探讨了机器学习在金融与会计领域的应用现状与未来前景，介绍了多位国际专家的研究背景与贡献，涵盖数据分析、风险管理、股票定价、财务报告等多个方向。文章详细阐述了机器学习在金融欺诈检测、信用评估和投资决策中的具体应用流程，并展示了专家研究成果与实际应用的关联。最后展望了机器学习在该领域的发展趋势，包括更复杂的算法、跨学科融合以及实时决策支持，凸显其在推动金融智能化进程中的关键作用。
1、金融与会计领域的机器学习应用洞察
vscode5coder的博客
09-07 37
本文深入探讨了机器学习在金融与会计领域的广泛应用，涵盖风险管理、股票与债券回报预测、长寿风险建模、欺诈检测等多个场景。文章介绍了决策树、随机森林、核切换岭回归等核心算法，并展示了其技术实现与实际应用案例。同时，探讨了人工智能在审计、人才招聘及云计算环境下的发展路径，分析了数据质量、模型解释性等关键挑战，并提出了应对策略。最后展望了机器学习与区块链、物联网、大数据融合的未来趋势，强调其在推动金融与会计智能化转型中的重要作用。
1、金融与会计领域的机器学习应用
v5w6x的博客
09-07 45
本文深入探讨了机器学习在金融与会计领域的广泛应用，涵盖风险预测、企业破产预警、股票价格预测、投资组合管理、审计自动化等多个方面。重点介绍了决策树与随机森林等核心算法的原理及应用，并结合实际案例分析其在债券回报预测和信用卡欺诈检测中的表现。同时，文章还探讨了核切换岭回归、情感分析、随机投影、云计算等前沿技术的应用前景与挑战。最后展望了机器学习与区块链、物联网融合的发展趋势，并提出加强数据质量、人才培养与监管规范的建议，为金融与会计领域的智能化转型提供全面参考。
22、金融行业人工智能与机器学习应用研究
omega的博客
07-10 50
本研究全面分析了金融行业中人工智能（AI）和机器学习（ML）的应用情况，涵盖股票市场投资、银行、金融咨询与管理、会计以及电子支付服务五大领域。通过德尔菲法收集45位专家的意见，明确了各领域的技术成熟度和技术采用阶段。结果显示，股票市场投资和电子支付服务技术成熟度较高，已进入主流生产应用；而金融咨询与管理和会计仍处于较低水平。在技术采用方面，多数领域处于辅助应用阶段（阶段3），而银行和会计则主要处于早期应用阶段（阶段2）。研究为金融行业的数字化转型提供了重要参考，并揭示了不同领域的发展差异及未来优化方向。
2、金融领域机器学习的应用与发展
moss5的博客
08-11 28
本文探讨了机器学习在金融领域的应用与发展，从人工智能的诞生和金融科技的兴起切入，分析了大数据与计算能力提升对金融建模的影响。文章详细介绍了机器学习在预测、统计建模、强化学习、概率建模等方面的应用，涵盖了算法交易、高频交易、抵押贷款建模等实际场景，并讨论了贝叶斯估计、前馈神经网络、模型可解释性等关键技术。通过对比传统计量经济学与机器学习方法，阐述了其在处理高维、非线性数据中的优势，展望了机器学习在金融行业的发展前景。
12、人工智能在金融领域的应用与发展
svm4gardener的博客
08-27 26
本文深入探讨了人工智能在金融领域的广泛应用与发展，涵盖投资银行、个性化金融、信用管理、贷款决策、资产管理、高频交易及安全风控等多个方面。文章分析了专家系统、机器学习、人工神经网络、贝叶斯网络和AI机器人顾问等核心技术的优缺点，并总结了当前应用特点与未来发展趋势。同时提出了金融机构实施AI的可行路径，强调AI与金融深度融合将推动行业效率提升与服务创新。
17、自主金融中的人工智能、机器学习与深度学习应用
pca5navigator的博客
08-26 34
本文探讨了自主金融在人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）技术推动下的发展现状与阶段，分析了自主金融在小额信贷机构中的应用潜力与改进机会。文章详细介绍了AI和ML在金融领域的具体应用、深度学习模型的工作原理及其金融场景应用，并讨论了自主金融实施的关键要点、挑战应对策略以及未来发展趋势。通过案例分析和模型对比，展示了自主金融如何提升效率、降低成本并推动金融行业的创新与变革。
2、机器学习入门：原理、方法与应用
pz89012345的博客
08-07 50
本文介绍了机器学习的基本原理、训练方法及其应用。内容涵盖了监督学习、无监督学习、半监督学习和在线学习四种训练方法，并探讨了学习机器的工作原理与实际应用案例，如医疗诊断、安全系统和航天器机动。此外，文章还分析了机器学习的分类体系，包括自主学习的范畴与类别，并深入讨论了控制在机器学习中的应用，例如卡尔曼滤波器和自适应控制的技术原理与实例。整体上，博文展示了机器学习的核心概念及其在多个领域的广泛应用前景。
23、强化学习与自然语言处理在金融领域的应用
android的专栏
08-29 57
本文探讨了强化学习和自然语言处理（NLP）在金融领域的广泛应用。强化学习部分重点介绍了其在投资组合分配中的应用，通过深度Q网络（DQN）模型动态调整投资策略，提升了传统方法的性能。自然语言处理则涵盖了欺诈检测、投资洞察挖掘、新闻分析、文档处理和聊天机器人等多个场景，展示了NLP在金融文本数据处理和决策支持中的强大能力。文章还分析了两种技术的协同应用潜力，并对未来的优化方向和发展前景进行了展望。
金融领域机器学习的应用与发展
### 金融领域机器学习的应用与发展 #### 1. 金融预测与规划的挑战 在金融领域，准确预测事件再次发生的时间是一项极具挑战性的任务。例如，全球金融集团银行创建机器学习模型来预测下一次全球金融危机的爆发，即便...
人工智能与机器学习：未来技术的颠覆性力量
2501_94058529的博客
11-19 937
摘要： 人工智能（AI）与机器学习（ML）已深度融入各行业，从自动驾驶、医疗诊断到金融风控和智能制造，展现出广泛的应用潜力。AI通过模拟人类智能执行复杂任务，ML则依赖数据自主优化算法，而深度学习（DL）进一步推动了图像、语音等非结构化数据的处理。尽管面临数据隐私、算法透明性和偏见等挑战，AI/ML的未来仍充满可能，量子计算等技术将加速其发展。随着技术进步，AI将成为推动社会变革的核心力量，重塑生活与工作方式。
基于学习的人工智能（3）机器学习基本框架
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 671
机器学习通过算法从数据中获取经验，改进初始模型以更高效地完成任务。与基于知识的方法不同，机器学习不直接编程机器行为，而是设定目标让机器自主学习。其框架包含五个要素：目标（如分类、预测）、模型、算法、数据和知识。目标需转化为数学形式的损失函数（如分类错误率、预测误差），函数值越低表明性能越好。例如分类任务用错误比例作损失函数，预测任务用预测值与实际值的差距衡量准确性。
最新的python3.14版本下仿真环境配置深度学习机器学习相关
qq_42217078的博客
11-22 385
基于最新版本环境（Python 3.14.0a5 + PyCharm 24.03 + Windows 虚拟环境），以下是深度学习 机器学习核心库的终端安装命令 整理汇总。
C机器学习.NET生态库应用
最新发布
2509_93946247的博客
11-25 145
更绝的是支持ONNX模型集成，之前用PyTorch训练好的图像分类模型，转成ONNX格式后直接通过mlContext.Model.LoadTensorFlowModel加载，在 Core项目里当中间件调用，推理速度比用Python服务快了两倍不止。的多线程处理要手动锁住MemoryPool，不然容易爆栈。最让我惊喜的是AutoML功能，调用mlContext.Auto().CreateRegressionExperiment()自动调参，原本要折腾三天的参数优化，喝杯咖啡功夫就出结果了。
C在机器学习中的ML.NET应用
2509_93947402的博客
11-25 269
例如，你可以使用C代码直接处理数据集，训练模型并进行预测，整个过程与Visual Studio或.NET Core无缝集成。与Python框架相比，在集成到.NET应用时，减少了跨语言调用的开销，这在生产环境中尤为重要。例如，在实时预测场景中，如电商推荐系统，能快速处理用户数据，提供低延迟的响应。实际应用中，已成功用于多种场景。但总体而言，它为C社区带来了强大支持，让开发者能专注于业务逻辑，而非技术细节。总之，为C开发者打开了机器学习的大门，通过简洁的API和高效集成，它正成为企业智能应用的重要工具。
线性映射（Linear Mapping）原理详解：机器学习中的数学基石
tsz520eee的博客
11-22 714
本文探讨了线性映射在机器学习中的数学基础与应用。首先介绍了线性映射的形式化定义和基本性质，包括可加性、齐次性等核心特性。然后阐述了线性映射的矩阵表示理论，通过C代码实现了线性变换的几何解释。最后讨论了核与像的空间理论，包括秩-零化度定理等重要概念，并提供了计算矩阵秩的算法实现。文章结合数学理论与编程实践，为理解机器学习中的线性代数基础提供了全面参考。
氮化镓（GaN）：降低氮化镓 PN 结二极管的导通电阻
qq_28126171的博客
11-22 676
正向偏压下，当导通电流密度约为 1 kA/cm² 时，提取的导通电阻为 0.65 mΩ・cm²（注：原文 “mW” 为笔误，结合上下文应为 “mΩ・cm²”，即毫欧・平方厘米，比导通电阻标准单位）。这一数值被认为是镁注入 PN 结氮化镓二极管的最低导通电阻，与垂直 GaN-on-GaN 外延 PN 结二极管相当，其整流比超过 10¹²。该团队发言人斯皮里东・帕夫利迪斯（Spyridon Pavlidis）表示，这一改进通过在接触堆叠结构中整合镁沉积与退火工艺实现，使器件性能达到外延生长氮化镓二极管的水平。
【案例共创】基于机器学习的钻石电商定价策略优化：数据驱动的精准价格预测
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 418
【案例共创】基于机器学习的钻石电商定价策略优化：数据驱动的精准价格预测
基于学习的人工智能（1）机器学习
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 184
在人工智能早期，主流方法是将人类的知识和思维方式“灌输”给机器，从而让机器具备思考能力。这种基于知识的方法在定理证明和专家系统等任务中取得了巨大成功，但也存在明显缺点：首先，人类总结知识既繁琐又耗时；其次，机器只能在预设的知识框架内运行，永远难以超越人类的知识范围。尤其是进入 21 世纪后，随着数据量的爆发式增长和计算机性能的不断提高，机器能够从数据中学到的知识越来越丰富，能力也越来越强大，直接引发了新一轮人工智能浪潮。他发现，通过不断调整参数，机器仅用了 8-10 个小时便学会了超过他本人的棋艺。
基于机器学习的审计风险评估模型构建与应用实践
资源摘要信息:本文档《机器学习驱动的审计风险评估模型构建及实践应用.docx》聚焦于将机器学习技术引入传统审计风险管理领域，旨在通过现代数据科学技术构建高效的审计风险评估模型，并探讨其在实际审计工作中的应用...
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