课程聚焦 | 数据分析和商业计算硕士项目 - 高阶机器学习课程
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当廖明教授在杜克大学贝叶斯机器学习方向取得博士学位并在美国开始工作时，机器学习仍然是商界中的小众领域。而仅仅十多年后的现在，机器学习几乎无处不在，其在商业领域中的重要性毋庸置疑。
如今，抖音播放的每个视频、天猫推荐的每个产品、百度搜索上的每个结果、美团上每个外卖的配送，这些商业现象的背后，机器学习是为其商业运行赋能的核心算法。机器学习能够帮助企业更好地预测，和做出更好的决策。如果忽视了这一点，企业会迅速地落后于同行竞争者。
在上海纽约大学和纽约大学斯特恩商学院合办的数据分析与商业计算理学硕士 (MSDABC) 项目课程高阶机器学习中，廖教授将理论和实践相结合，帮助同学们掌握最前沿的机器学习和人工智能技术，并将这些技术应用于解决现实生活问题。廖教授这门课程涵盖的主题包括使用集成学习 (xgboost / catboost) 进行预测建模、使用卷积神经网络 (CNN) 的计算机视觉、使用循环神经网络 (RNN) 和Transformer的自然语言处理 (NLP)、使用生成对抗网络（GAN）的图像生成器及风格转换、和使用深度学习的推荐系统。
廖明教授在高阶机器学习课堂中
“机器学习不再像以前听起来那么遥不可及。机器学习模块的简化以及预训练迁移学习模型的发展都促进了机器学习的推广和普及。”廖教授说：“每个有志向的人都可以学习和提高机器学习和人工智能方面的技能，并将其应用于解决实际商业问题。”
廖教授的课程侧重于对机器学习概念及其业务应用的直观理解。无论同学是否有机器学习编程背景，廖教授总能为他们量身定制合适的的教学方式。
为了帮助同学们理解机器学习概念化的过程，廖教授采用了很多比喻。比如在介绍卷积神经网络 (CNN) 算法应用于图像识别系统中时，他将其与人类阅读文章的方式进行了比较。“我们并不是一次看完整个文章并同时掌握所有文字，而是逐字逐行地进行阅读，不断的积累对整个文章的理解。”廖教授说：“同样地，当使用CNN算法对猫和狗的图像进行分类时，它会将整个图像分成多个片段，并逐段的抽取特定的特征，例如图像中猫的耳朵或狗的鼻子，不断的积累对整个图像的理解。”
廖明教授与学生探讨观点
同学们对廖教授课程的教学风格给予了很高评价。“廖老师的教学生动形象，极具幽默感，非常能调动课堂气氛，寓教于乐，激发学生们的兴趣。”项目2021级的郭雅婷同学说：“他帮助我们克服了对机器学习的巨大恐惧影响。”
廖教授还提供了许多有影响力的课程项目，同学们能够在项目实践中运用他们新习得的机器学习技能。例如，有一组首次接触计算机视觉（computer vision）领域知识的同学，开发出一个脑肿瘤医学图像分类算法，以帮助大脑肿瘤诊断。这一算法在提高脑肿瘤患者的管理、生存以及预测方面具有继续开发的潜力业务，同学们凭借此项目获得了Kaggle机器学习竞赛的铜牌。
另一组同学则开发出了一套端到端的机器学习算法的交易系统。在JoinQuant量化交易平台上，同学们设计的一年期一篮子量化投资策略得到了比上证综合指数显著更高的年化收益率。
请左右滑动查看同学小组报告图示及说明
计算机视觉小组报告展示，其获得了Kaggle机器学习竞赛铜牌
由同学开发出的端到端机器学习算法交易系统报告说明展示图一
由同学开发出的端到端机器学习算法交易系统报告说明展示图二
同学们在JoinQuant量化交易平台提出一年期的量化投资策略展示报告封面
同学们在JoinQuant量化交易平台提出一年期的量化投资策略展示图一
同学们在JoinQuant量化交易平台提出一年期的量化投资策略展示图二
秋季学期这门课程的其他研究项目还包括灾害响应和救援的社交媒体跟踪分析、电子商务的内容分析、公司破产预测、航班延误预测、加密货币的预测，爱彼迎定价，以及零售商店的选址等。
高阶机器学习课程也为廖教授接下来继续指导的实案项目课程打下了良好的基础。在实案项目课程中，同学们有机会与诸如迪士尼、汇丰银行、古驰（Gucci）、路威酩轩集团（LVMH）、平安集团以及贝壳集团等世界一流企业共同合作，通过应用他们从课程中学到的数据分析和解决问题的技巧来解决现实世界中的商业问题。
廖教授有着非常丰富的行业经验来充实他的教学。在加入上海纽约大学之前，廖教授曾担任过多个高级职位，例如华为的消费者业务部门首席数字官、Facebook的营销科学负责人，以及联合利华的消费者互动营销负责人。廖教授在这些职位上见证了机器学习算法在帮助企业以获得卓越发展以及取得长期竞争力上的强大作用。
“以前，中国总是向西方学习，但现在我们已经创造了许多数字化转型的成功例子。“廖教授说：“年轻一代应该对技术充满信心，并以积极心态拥抱AI时代。”
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