2、TensorFlow在经济与金融机器学习中的应用解析

TensorFlow在经济与金融机器学习中的应用解析

1. 机器学习与经济学的融合

起初，经济学家对采用机器学习方法有所抵触，但后来逐渐接受。这种抵触部分源于计量经济学和机器学习的方向差异。计量经济学围绕简约线性模型中的因果推断，而机器学习则围绕使用具有众多参数的非线性模型进行预测。不过，经济学和机器学习之间存在一定重叠。比如经济和金融预测，其目标与机器学习相同，都是实现准确的样本外预测，而且计量经济学中常用的许多线性模型在机器学习中也有应用。

2. TensorFlow在经济学机器学习应用中的优势

TensorFlow在经济和金融机器学习应用中有至少五个优势：
1. 灵活性 ：许多经济学中的机器学习应用无法使用现成的例程，因此熟悉一个灵活的机器学习框架很有用。TensorFlow允许混合使用高级和低级API进行开发。例如，可以构建一个算法，在计量估计例程中嵌套一个深度神经网络（DNN），其中DNN使用TensorFlow中的高级Keras API处理，而外部算法使用TensorFlow的低级操作构建。
2. 分布式训练 ：很多经济学中的机器学习应用不需要分布式训练，如惩罚线性回归模型使用CPU训练通常就足够。但如果要微调ResNet模型来根据船舶交通卫星图像预测贸易流量，就需要分布式训练。TensorFlow 2能自动检测图形处理单元（GPU）和张量处理单元（TPU）并在训练中使用。以下是一个列出所有可用设备、选择CPU然后切换到GPU的示例代码：

import tensorflow as tf
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