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近年來深度學習在CV、NLP等非結構化領域展現出超強的統治力，突破最高水平的算法層出不窮。深度學習在結構化和非結構化領域表現出來的巨大反差已成為熱門話題，自從以XGBoost、LightGBM為代表的高性能集成樹模型訓練框架的問世，深度學習在結構化領域就一直沒有超越配角的地位。到目前為止，Kaggle結構化數據競賽中，傳統機器學習算法依然是最主要的贏家。 神經網絡強大的表示學習能力真的在結構化數據上無法展現威力嗎?近日由國內的數據科學平臺領導廠商——九章雲極發布的開源項目DeepTables正在打破這個局面。DeepTables(簡稱DT)經過大量的測試驗證，在使用相同數據訓練模型的條件下，DT在70%以上的測試數據集上超越XGBoost和LightGBM，DT團隊後續會發布詳細的測試報告。在3月31日剛剛結束的Kaggle競賽Categorical Feature Encoding Challenge II 中DT團隊獲得了第1名的成績，其中DT的一個單模型得到第3名，這在Kaggle比賽動則用數十數百個模型Ensemble的標準動作下，單模型取得如此突出的成績實屬不易。 ... Public Leaderboard ... Private Leaderboard 本屆比賽來自全球的參賽隊伍超過1100支，其中不乏Bojan Tunguz, Sergey Yurgenson, KazAnova 這些Kaggle頂級大神的身影，Google的Auto Tables也參加了本場比賽但排名在300以外，所以雖然是Playground類競賽，但這個冠軍的含金量依然不低，DeepTables正在為深度學習正名。 實際近年來深度學習在結構化的一些細分領域裡已經開始嶄露頭角，在CTR預測和推薦系統方面，神經網絡算法利用其在高維稀疏特徵上先進的表示學習能力逐步超越了傳統機器學習算法。 從2015年Google公司的Wide&Deep網絡開始，到Deep&Cross、PNN、DeepFM、xDeepFM這些模型不斷刷新在公開數據集上的紀錄。研究人員也在不斷嘗試將CV、NLP上的技術引入到結構化領域。 2019年北京大學的研究團隊提出的AutoInt網絡應用了大名鼎鼎的BERT中Multi-head Attention 思想，有效的提升了結構化數據自動特徵生成和提取的效率，並且一定程度上解決了深度學習缺乏解釋性的問題。 華為諾亞實驗室提出的FGCNN在利用卷積神經網絡的同時創新性的提出Recombination Layer將局部特徵組合進一步重組，有效的避免了CNN過於關注局部特徵交互的短板，FGCNN在華為AppStore的推薦系統中大幅提升原有算法的表現。 以上成果確實足以讓業界重拾深度學習在結構化數據上的信心，但目前這些成果主要在少數的網際網路巨頭企業中發揮價值，對於大多數企業和數據科學家來說只是看上去很美，想要應用到實際的建模工作中面臨著不小的代價。 1)這些模型大多落在論文層面，部分論文雖然提供了用於驗證模型的源碼，但想把這些源碼應用到實際業務上，代碼改造的工作量和難度都不小。 2)結構化和非結構化數據之間最明顯的區別是在結構化領域每一個數據集的語義空間和數值的物理含義都有所不同，同一個模型在不同數據集上的表現有時天差地別，常常需要同時評估各種不同模型才能找到最優方案，這也進一步放大了第1點中提到的工程代價。 3)上面提到的大部分模型重點解決的是高維稀疏的類別型特徵的學習能力，對於連續型的數值特徵關注有限，這個部分恰恰是GBM模型的殺手鐧，因此遇到以連續型特徵為主的數據集這些模型往往不盡人意。 九章雲極的研發團隊基於以上痛點，加上長期服務於金融行業所積累的經驗開發並且開源了DeepTables深度學習工具包，目前後端計算框架支持Tensorflow2.0以上版本。 ... DT極其易用，僅5行代碼即可完成任意一個數據集的建模工作，數據不做任何的預處理和加工也可以完成建模，不管是專家型的數據科學家還是沒有建模能力的業務分析人員，DT都能夠提供開箱即用的卓越性能，這是高度依賴手工特徵工程的傳統機器學習算法難以實現的。 另外，DT有著非常開放的架構設計，DT把近年來最優秀的研究成果中的關鍵網絡架構抽取出一組神經網絡構件(nets)，這些構件可以任意組合出一個新的網絡架構，可以非常簡便的在不同數據集上探索最優的網絡組合。 同時，DT支持插件式的擴展方式，用戶可以按DT的接口開發自己的構件和內置的構件融合在一起構成一個新的模型。之前需要幾周甚至上月的時間完成的工作，在DT的助力下幾個小時甚至幾分鐘就可以完成。 DT項目地址 DT官方文檔 DT目前還處於相對早期的階段，剛剛發布了0.1.9。DT下一個計劃是開放神經架構搜索(NAS)引擎，用AI算法實現在不同的數據集上自動搜索最佳的網絡架構，實現真正智能的AutoDL。 九章雲極一直以來秉持擁抱開源的態度，旗下的分布式機器學習平臺APS，其開放的技術架構和開源生態完美融合，受到廣大企業客戶的青睞。九章雲極受益於開源社區，同時也在持續大力回饋於開源社區。 最後插播一個廣告 (*￣︶￣) DT團隊目前人才緊缺，歡迎有志於AutoML、AutoDL領域的各類人才加盟，為DT團隊注入洪荒之力。有興趣的同學可以直接向DT團隊負責人(yangjian@zetyun.com)投遞簡歷。廣闊天地，大有可為!
內容簡介
人民幣終於升值！畢生難尋的投資機會再度浮現！
最實用的人民幣理財寶典搶先版
人民幣升值，帶動全世界錢潮！該如何順著升值的趨勢賺錢？投資人必須因應本身的差異性，慎選投資管道，才能抓緊這波不可阻擋的理財浪潮！
人民幣升值，你賺錢！
‧人民幣為什麼遲至現在才終於升值？何時會是最強勁的大幅升值期？
‧人民幣升值後，對大陸、台灣，乃至全世界的經濟有什麼影響？香港在這股大趨勢中有何優勢？
‧買人民幣定存有什麼要訣？債券、基金、股票的優劣點與風險差異何在？到中國大陸買房子的時機點？在這股升值衝擊下，企業體如何展開避險行動？五花八門的理財方式到底該如何選擇？
人民幣升值的新聞天天上財經版頭條，這個將帶動全世界錢潮的理財趨勢讓投資者無不摩拳擦掌，你也不可置身事外！而如何找出人民幣的最佳理財方式，將是所有投資人未來的最大課題！本書就是市面上第一本特別針對人民幣升值趨勢而寫的理財寶典，從定存、國債、基金、房地產，到各種理財產品、升值概念股、結構型產品、甚至紀念幣市場，詳細說明了各種人民幣投資管道和理財方式，讓投資人一書在手，就能用人民幣賺大錢！
作者簡介
【寶來證券（香港）有限公司董事總經理】‧劉宗聖
美國威斯康辛大學財務管理碩士。現任寶來證券（香港）有限公司董事總經理、寶來證券國際金融部營運長、中華民國證券商同業公會國際事務委員會委員、《Financial World國際投資月刊》創辦人兼發行人、《富翁情報》發行人兼社長。擔任實踐大學財務金融系講師、台北商業技術學院金融系講師。獲頒第20屆中華民國十大『傑出經理人』獎、第八屆證券暨期貨金彝獎。
著作：《FQ投資者的金科玉律》、《國際金融產品創新實務與應用》、《全球指數型商品投資與創新》、《美國證券市場投資實務》、《香港證券市場投資實務》、《投資規劃與理財工具完全手冊》、《臺灣50指數ETF投資實務》、《2004新金融商品完全手冊》、《亞洲證券市場投資實務》、《新金融代-當孫悟空遇見比爾蓋茲》、《ETFs投資實務與應用》（簡體版）、《結構式商品理論與實務》、《結構性產品攻略》（粵語版）。
【寶來證券國際金融部首席策略分析師】歐宏杰
現為寶來證券國際金融部首席策略分析師、寶來證券（香港）有限公司產品總監、Financial World國際投資月刊總編輯、財星週刊專欄主筆。並在國立台北商業技術學院財務金融系、國立台中商業技術學院會技系擔任講師。
著作：《全球指數型商品投資與創新》、《美國證券市場投資實務》、《香港證券市場投資實務》、《臺灣50指數ETF投資實務》、《新金融代-當孫悟空遇見比爾蓋茲》、《ETFs投資實務與應用》（簡體版）、《結構式商品理論與實務》、《結構性產品攻略》（粵語版）。
詳細資料
- ISBN：957803542X
- 叢書系列：
- 規格：平裝 / 15 x 20.8 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
- 出版地：台灣
- 本書分類：> >
文章來源取自於：
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