金融中的机器学习

第3章　计算机视觉的应用

当Snapchat第一次推出新滤镜“跳舞的热狗”的时候，公司的股价一路飙升。然而，投资人对跳舞的热狗并不感兴趣，更吸引他们的实际上是Snapchat已经成功构建和使用了一种强大的计算机视觉技术。

Snapchat应用不仅可以照相，还可以识别出照片中可以让热狗跳霹雳舞的表面，然后将热狗放置到这个地方。当用户移动手机时也可以让热狗保持在同一个地点持续跳舞。

尽管跳舞热狗是计算机视觉技术的一项很“傻”的应用，但是它成功地向世人展示了该技术的潜在可能性。当今的世界，从数以亿计的智能手机、监控设备、卫星到物联网（Internet of Things，IoT）设备，到处都充满摄像头，这也能够解释图片将会对消费者和生产商都有大有裨益。

计算机视觉让我们可以按比例观察和解释现实世界。你可以这样思考：没有分析师可以观看数百万张卫星图片来标记挖矿地点并跟踪他们的行为，但是对于计算机来说，这不仅可能，而且现实中已投入使用。

事实上，一些公司正在使用的是零售商汽车计算器，它对停车场的汽车数量进行统计，进而估计在特定时段应该销售哪些产品。

计算机视觉的另一个重要应用场景就是金融领域，特别是在保险领域。例如，保险员可能使用无人机飞过屋顶，并提前发现那些有可能变得愈发严重的问题。这也可以扩展到使用计算机视觉来检测那些已投保的厂房和设备。

再看看金融领域的另一个案例，遵守“了解你的客户”（Know Your Customer，KYC）规则的银行已经自动化后台处理和用户身份验证。在金融交易中，计算机视觉技术应用于技术分析领域，通过K线图来识别出新的模式。我们甚至可以使用整本书来介绍计算机视觉技术的实际应用。

本章将包含计算机视觉模型的主要部分，具体包括如下主题：

• 卷积层；
• 填充；