23、机器学习与数据不平衡问题在商业领域的应用

机器学习与数据不平衡问题在商业领域的应用

1. 机器学习概述

人工智能（AI）旨在模仿人类能力，而机器学习（ML）是其一个子集，它致力于让机器自主学习。近年来，得益于新的计算机技术，ML取得了显著的发展。人们对ML重新燃起兴趣，一方面是因为能够识别趋势，另一方面是基于计算机可在未被编程执行特定任务的情况下进行学习的理论。尽管许多ML算法已经存在了很长时间，但如今的计算能力和新数据使我们能够提高预测分析的准确性。

ML重新受到关注是多种因素共同作用的结果，这些因素也促成了它的广泛流行，特别是数据挖掘以及可用数据的增加和多样化。目前，主要使用两种类型的ML算法，即监督学习和无监督学习，它们在各个领域都有不同的应用，尤其是在金融领域，金融显然也受到了这一革命性科学的影响。在定价、违约风险、欺诈检测和投资组合管理等领域，ML成为了一种竞争优势。因此，金融从业者有必要理解ML的原理和应用，以便清晰全面地了解所在组织部署的模型，并从中受益，从而在竞争中脱颖而出，重塑业务。

2. 机器学习在各领域的应用案例

机器学习在众多领域都有广泛的应用，以下列举部分案例：
|应用领域|具体应用案例|
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|金融市场预测|使用基于树的分类器预测股票市场价格的走势；利用Twitter情绪预测股票市场|
|保险行业|采用机器学习方法进行个人索赔准备金计算；预测保险定价|
|体育结果预测|构建机器学习框架来预测体育比赛结果|
|信用评分|评估机器学习方法在信用评分中的性能|
|欺诈检测|检测信用卡欺诈、会计欺诈、保险欺诈等|

3. 数据不平衡问题

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