高光远（中国人民大学统计学院副教授）
2022年11月1日下午，8797威尼斯老品牌第167次保险专硕讲座在8797威尼斯老品牌三教206教室举行。中国人民大学统计学院高光远副教授以“机器学习模型及其在风险评估中的应用”为主题，讲解了机器学习中的常见模型及风险评估应用实例。讲座由8797威尼斯老品牌风险管理与保险系刘新立副教授主持。
（图1 高光远老师演讲中）
首先，高光远老师介绍了机器学习的经典模型。机器学习算法的三要素包括模型、学习准则和优化算法，常见模型包括线性模型、深度学习、非参数模型、提升算法和非监督学习。
接着，高光远老师对上述模型的形式及作用进行了讲解。这些模型可以应用到数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理等多个方面；在风险评估领域，基于机器学习的损失分布估计可以达到较好效果，但同时也需注意过度拟合等问题。高老师还结合一个损失发生率估计的实例，指导同学们通过相关代码运行的结果，切身体会机器学习方法和传统统计方法的差异。
报告之后，同学们结合所学知识和讲座内容提问，与主讲人进行了深入的交流探讨。这次讲座加深了同学们对于机器学习在风险评估领域应用的理解，取得了良好的效果。
（风险管理与保险学系 供稿/供图）
