机器学习
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机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具...(more)
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。
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来自主题:银行 · 2019-10-09
CaraChen某银行 擅长领域:机器学习, 机器学习平台, SageOne
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摘要 近年来,银行业不断推陈出新及迅猛发展的业务对数据建模提出了两点要求。一是要求模型比传统的业务系统有更强的场景驱动性,业务穿透性更强,即要求数据模型需通过新的数据不断的迭代优化,以适应新的业务需求。二是,数据在广度深度上的激增及应用场景的增加如客户管理、零...(more)
专栏: 最佳实践
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来自主题:智能化运维 · 2019-09-09
sunwei3EBSCN 擅长领域:VMware, 虚拟机, 故障诊断
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本文选自 《交易技术前沿》总第三十五期文章(2019年8月) 晏强 杨超 吴浩 孙伟 / 光大证券信息技术总部 1、引言 证券行业对信息系统的实时性、连续性有极高的要求,根据《证券期货业信息安全事件报告与调查处理办法》,将信息安全事件分为特别重大事件、重大事件、较大事件、...(more)
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来自主题:证券 · 2019-09-18
leibeyb某证券 擅长领域:先知, SageOne, 机器学习平台
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1 机器学习的发展和现状 2017 年,谷歌通过深度学习训练的 Alphago ,战胜了排名世界第一的世界围棋冠军柯洁而名声大噪。这也让人们感到机器学习和人工智能的强大。 时至今日,无论是国外巨头谷歌、亚马逊和 Facebook 还是国内互联网领军者“ BAT ”,都在大力的研究人工智能,将...(more)
专栏: 最佳实践
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来自主题:银行 · 2019-07-02
Cyrus72某银行 擅长领域:大数据, 机器学习
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一、机器学习平台与大数据平台的关系澄清 机器学习平台和大数据平台没有硬性的关系,比如很多同业在没有大数据平台之前就借助 SAS 、 SPSS 等建模工作进行建模,且在相关领域也取得了不错的成绩,比如评分卡等。在我们看来大数据平台和 SAS 等传统的建模平台有以下差别: 但是...(more)
专栏: 趋势观点
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来自主题:自动化运维 · 2019-04-19
cherrylook中国人寿保险集团 擅长领域:机器学习, 智能化运维, 保险智能运维平台
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金融企业的IT数据中心通常是一个是巨大的成本中心,大量设备被采购用以支持业务系统。现阶段大部分传统金融企业的IT工作依赖于人工操作,实效性低且往往伴随操作风险,随着业务的扩张,也带来了越来越繁重的运维压力。大型保险企业每年有着千亿级的业务量,数据中心管理了全国的业...(more)
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来自主题:机器学习 · 2019-04-12
cherrylook中国人寿保险集团 擅长领域:机器学习, 智能化运维, 保险智能运维平台
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来自主题:智能化运维 · 2019-04-12
cherrylook中国人寿保险集团 擅长领域:机器学习, 智能化运维, 保险智能运维平台
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综述 某金融保险数据中心的智能运维项目秉承自主创新的业务理念,掌握自有的技术自主知识产权,建设完全自主的平台,践行机构内部的数据存储管理,具有一定的行业通用性和示范作用。数据中心立足于传统运维职责,通过机器学习技术将运维水准整体大幅提升,实现数据中心智能化,实现运...(more)
专栏: 最佳实践
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来自主题:大数据 · 2018-08-30
时东南外资银行 擅长领域:人工智能, 知识图谱, spark
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来自主题:大数据 · 2018-08-28
时东南外资银行 擅长领域:人工智能, 知识图谱, spark
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机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具...(more)
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。

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