随着机器学习模型渗透到医疗保健、司法系统和金融行业等关键领域，理解其决策过程并确保符合伦理要求或法律规范变得至关重要。本文回顾了模型可解释性的研究进展，覆盖两个主要方面：一是可解释模型及其特定解释方法，二是针对黑盒模型的解释策略。文章还探讨了可解释人工智能的开放讨论，强调提升模型透明度和可信度的必要性，以促进负责任的应用。这些研究为模型在敏感领域的部署提供了理论支持。

Part 2 教程在 Part 1 构建循环神经网络预测单一股票价格的基础上，扩展了模型能力，使其能同时处理多只股票的价格预测。为此，作者引入股票符号嵌入向量作为输入特征，以区分不同股票价格序列的独特模式。这一方法改进旨在增强模型的通用性和准确性，完整工作代码已开源在 GitHub 仓库 lilianweng/stock-rnn，方便读者复现和进一步研究。

该教程介绍了如何使用Tensorflow构建循环神经网络（RNN）来预测股票市场价格，其中第一部分重点针对标准普尔500指数进行预测。教程提供了完整可运行的代码，托管于GitHub仓库。

本文源于作者为Affirm公司举办的WiMLDS x Fintech聚会所做的演讲，旨在分享其近期对深度学习领域的学习心得。文章以2016年AlphaGo与围棋九段世界冠军李世石的系列赛为引，回顾了AlphaGo以4-1的比分取胜，这一标志性事件突显了当年人工智能领域的重大突破。作者借此概述了深度学习模型及其应用，为同样对这一领域感兴趣的读者提供了入门指引。