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金融行业如何搭建企业级深度学习平台实现量化交易等智能应用？

: rein07系统架构师某证券
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深度学习deepmind 源码或接口在哪里能找到？
您说的是这个吗？https://github.com/deepmind/lab 关于这个还没怎么研究。...3赞同
深度学习的框架和证券领域的应用？
现在比较流行的是基于spark的机器学习，深度学习这块用得比较多的是tensorflow，MxNet，框架...3赞同
如何搭建智能资讯的体系架构？
您这个话题有点大，我想从几个技术方面说明下：1、爬虫平台所有系统都要有数据支撑，掌握...5赞同
深度学习的输入包括哪些因素？
这个没有标准答案，还是要看您怎么看待这些影响因子的，所以说模型很难建立，每个人心中的模...6赞同
智能资讯要分阶段实施吗？
从技术上考量，肯定是要用您说的第二种比较好，从易到难，这样每个阶段都有成果输出，不然一下...3赞同
智能咨询是基于推荐引擎还是问答引擎？
我理解您说的智能咨询应该就是类似一问一达的系统吧，如果是这样，我觉得还是就是在做一个...2赞同
选择深度学习开源框架进行量化交易策略开发时需要考虑哪些方面的内容？
tensorflow是支持分布式部署的，现在也能运行在大数据平台上，被yarn调度运行，性能应该是不...3赞同
深度学习平台应用于量化交易在国外成熟市场是否有成熟案例？
量化交易改变了传统交易模式，通过规则模型将交易过程数字化，利用计算机技术从庞大的历史...7赞同
神经网络、深度学习、AI、BI？
神经网络是一种算法，模拟人类大脑神经元的处理方式设计的一套算法。深度学习又是机器学...6赞同
大数据中的数据的质量标准在实际工作中如何把控？
数据质量一直是个难题，因为您的数据已经存在，而且来自于多方，所以质量已经定型了，不好再改...4赞同
关于投资者实体画像和关联账户分析的问题？
关于要用到哪些数据，这些完全是业务需求所决定的。至于技术上，我觉得如果要做实体与账户...6赞同
有大量数据也具备指标特征提取能力，但就是缺少分类样本的场景如何使用深度学习？
您有丰富的数据挖掘经验，而且能够抽取具体的指标模型，只是样本比较少，这种场景非要使用深...3赞同
深度学习在银行业的适用业务场景有哪些?
第一个，客户画像，银行存了客户那么多钱，首先需要搞清楚的就是客户都是什么样的人，哪些是高...5赞同
量化交易是什么，深度学习如何助力量化交易?
以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额...8赞同
深度学习平台，存储模型如何设计和落地?
我使用比较多的是大数据平台，所以主要推荐这个，而且这个平台上自带分布式计算引擎，可以用...3赞同
深度学习平台，计算模型，即算法如何设计和落地?
图像识别的应用模型比较成熟，实现算法比较经典的是卷积神经网络。语音识别的应用模型也...5赞同
从技术层面来看，深度学习系统设计的一般流程时什么?
如果数据量较大，您说的采集、存储、数据管理和计算应该由大数据平台处理，基于大数据处理...6赞同
深度学习平台，不同的数据类型如何融合存储在一个系统中?
如果纯粹考虑存储，这不是深度学习平台需要考虑的事情，这应该是普遍性的数据存储需求，数据...7赞同
一个典型的深度学习平台，其大概技术框架是什么样的?
无标题1.png包含深度学习组件、大数据平台及底层硬件。各个组件之间的协作需要调度引...10赞同
深度学习技术在银行业、金融行业的应用前景如何?
早些年，金融行业的信息技术部门只是被人当做技术性运维部门，说难听点，跟修机器的也没什么...10赞同
深度学习技术与其他机器学习技术的比较优势是什么?
无标题.png深度学习与传统机器学习最大的不同是更关注于样本训练的深度，更细力度地抽取...7赞同
贵司已经部署了深度学习平台吗？如果有，和现有的大数据平台是如何集成的？
深度学习平台应该要与大数据平台打通，利用其海量存储能力和计算能力，至少预处理过程可以...5赞同
采用深度学习技术进行文本（新闻资讯）中实体与关系抽取，能否介绍一下具体的案例？
这个是自然语言处理范畴，建议研究下自然处理框架，现在也开源了不少自然语言处理框架，有些...7赞同
对客户进行画像，哪些维度的数据更适合使用深度学习来分析？
围绕客户的数据基本都是非常有价值的数据，客户基本信息，客户交易信息，客户所关注的资讯信...7赞同
对证券交易的日线以上级别的研究，数据量不是很大，是否只能使用日内数据通过深度学习进行分析预测？
还是要看您的业务场景，根据业务场景确定模型，如果是日线数据，我觉得可以用来研究宏观股市...5赞同
如何以最小的成本搭建一个通用深度学习系统用于金融企业预研？
如果是实验性质，那就搭建一个开源框架试试，只要一台服务器即可；如果是要做产品，那么就得搭...2赞同
请教CTA策略在集成学习时的技术处理方法？
集成学习是采用弱分类器形成强分类器的过程，有点像卷积神经网络里面的卷积功能，弱分类器...5赞同
如何利用深度学习在大数据的基础上进行模型训练，从而进行大数据的相关性发现？
这个我觉得还真的挺难的，数据之间的关系，公司内部员工恐怕都无法完全说清楚，与其通过算法...8赞同
数据仓库在新的形势下会以一个什么样的形态存在？
传统数仓一直扮演着一个数据集市的作用，在大数据的冲击下，传统数仓已经无法满足海量数据...5赞同

: riverplay系统工程师IBM
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一个典型的深度学习平台，其大概技术框架是什么样的?
以深度学习项目的管理为主线，包括场景的定义、数据的采集、数据的预处理、模型的选择、...4赞同
PowerAI相比于基于X86-64的深度学习平台有什么优势？
优势有：提供稳定的编译好的最新framework包提供加速比高的并行训练框架，例如DDL和Fabric...6赞同
很多开源的深度学习项目是基于X86-64系统开发的，在PowerAI上部署较为困难。这方面有什么建议？
目前Deep Learning的开源框架很多都是基于x86平台，这个没错，客户可是用作开发、测试等场...6赞同
PowerAI可以和基于x86-64的深度学习平台组成混合云吗？IBM在这方面有什么规划？
PowerAI深度学习平台可以集成x86和Power服务器在一个集群中3赞同
贵司已经部署了深度学习平台吗？如果有，和现有的大数据平台是如何集成的？
PowerAI深度学习平台利用GPFS作为文件系统（或多节点并行文件系统），可以和HDFS平台集成，实...1赞同
贵司利用深度学习和GPU计算完成了哪些业务场景？
利用PowerAI深度学习平台，可以对计算机视觉、自然语言处理和金融时序数据等场景进行处...3赞同
IBM powerAI模型的发布和使用？
IBM powerAI训练的模型，是标准的权重等文件，不管对于Caffe还是Tensorflow或其他Framewor...5赞同
IBM powerAI模型的性能？
有关PowerAI发布的模型性能，其实和平台关系不大，和推理的实现相关；一般最为一个service发...4赞同
如何以最小的成本搭建一个通用深度学习系统用于金融企业预研？
可以尝试一下PowerAI 深度学习平台来尝试，该平台自带了很多模型，都是源码提供的，客户可以...7赞同

: faiy0000信息分析/架构师csc
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深度学习平台应用于量化交易在国外成熟市场是否有成熟案例？
谢谢！0赞同
有大量数据也具备指标特征提取能力，但就是缺少分类样本的场景如何使用深度学习？
普通机器学习的算法就能应用，应该能取得较好效果，拿随机森林，提升决策树算法训练的模型...2赞同
深度学习平台，计算模型，即算法如何设计和落地?
不是为落地而落地，主要还是针对需求和应用。落地方案很多，搜索下就好了。典型的应用...2赞同
一个典型的深度学习平台，其大概技术框架是什么样的?
需要结合项目需求，如果项目目标单一，case by case 就ok了。直接采用tesnsorflow等工具，...3赞同
对证券交易的日线以上级别的研究，数据量不是很大，是否只能使用日内数据通过深度学习进行分析预测？
日线少，可以试试分钟线不少，不过这只是K线，其他的日内数据巨多，根据你的模型需要进行抽象...3赞同
知识图谱的可视化前端产品有哪些？
明略有个知识图谱的产品4赞同
在智能资讯中，如何去评价哪些资讯是质量比较高、对市场影响比较大的，能否通过模型来做这一部分？
咨询质量的高低是人对咨询的评价，包括咨询的来源的权威性、咨询的及时性、咨询的信息量...6赞同

: domodo其它东方财富证券
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深度学习的输入包括哪些因素？
对政策进行评估这类问题，主观性太强了，如果走专家打分的路子，那么德尔菲法是相对比较严谨...2赞同

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