谢梁是纽约州立大学计量经济学博士，微软云计算核心存储部门首席数据科学家，主持运用机器学习和人工智能方法优化大规模高可用性并行存储系统的运行效率和改进其运维方式。具有10年以上机器学习应用经验，熟悉各种业务场景下机器学习和数据挖掘产品的需求分析，架构设计，算法开发和集成部署，行业跨度包含金融，能源和高科技。曾经担任美国道琼斯工业平均指数唯一保险业成分股的旅行者保险公司分析部门总监，负责运用现代统计学习方法优化精算定价业务和保险运营管理，推动精准个性化定价解决方案。在包括Journal of Statistical Software等专业期刊上发表多篇论文，担任Journal of Statistical Computation and Simulation期刊以及Data Mining Applications with R一书的审稿人。与人合著的《深度学习实战：Keras案例精解》一书即将由电子工业出版社出版。
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