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本专业的主要目标是提供必要的知识和实践技能，为机器学习（ML）的核心范例和算法打下坚实的基础，尤其侧重于将 ML 应用于金融领域的各种实际问题。
该专业旨在帮助学生能够解决他们在现实生活中可能遇到的与 ML 有关的实际问题，其中包括
(1) 将问题映射到可用 ML 方法的总体图景上、
(2) 选择最适合解决问题的特定 ML 方法，以及
(3) 成功实施解决方案并评估其性能。
该专业面向三类学生：
- 在银行、资产管理公司或对冲基金等金融机构工作的从业人员
- 对应用 ML 进行个人日间交易感兴趣的个人
- 目前正在攻读金融、统计、计算机科学、数学、物理、工程或其他相关学科学位的全日制学生，他们希望了解 ML 在金融领域的实际应用。
也可以单独学习这些模块，以提高在金融领域应用 ML 的特定领域的相关技能。
应用的学习项目
该专业基本上属于 ML 领域，所有示例、家庭作业和课程项目都涉及金融领域的各种问题（如股票交易、资产管理和银行应用），而主题的选择则分别以金融从业人员使用的 ML 方法为重点。该专业旨在帮助学生为金融领域复杂的机器学习项目做好准备，这些项目通常要求学生对整个 ML 领域有广泛的了解，并了解特定 ML 子领域（如无监督学习）中的不同方法是否适合解决他们在工作中可能遇到的实际问题。
