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。
热点
来自主题:安全 · 2018-04-17
丛磊白山云科技 擅长领域:https, 云计算, AI
409 会员关注
SIEM@AI# AI构建下一代企业安全大脑 丛磊 摘要 SIEM是企业安全的核心中枢,负责收集汇总所有的数据,并结合威胁情报对危险进行准确的判断和预警。但传统的SIEM系统过度依靠人工定制安全策略,人力成本高居不下的同时,整个SIEM的识别准确率和使用效果都大打折扣。而目前附带AI...(more)
专栏: 新品解读
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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:机器学习 · 2017-09-07
silencely阿里 擅长领域:机器学习, OpenStack, 存储
80 会员关注
在过去的一年里,机器学习炙手可热。机器学习的“突然”降临,并不单纯因为廉价的云环境和更强有力的GPU硬件。也因为开放源码框架的爆炸式增长,这些框架将机器学习中最难的部分抽象出来,并将这项技术提供给更广大范围的开发者。 这里有新鲜出炉的机器学习框架,既有初次露面的,也...(more)
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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
21 会员关注
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:招聘 · 2017-12-28
Lancer互联网 擅长领域:大数据, MySQL, 中间件
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1、负责图像识别和分类、机器学习、深度学习等相关算法的研发和实现;2、在IBM Power AI平台上做二次开发和深度学习的产品化落地;3、配合医院临床针对医学病理诊断和影像诊断,人工智能产品合作开发; 任职要求:1、计算机或者图像处理、模式识别、机器学习等相关专业,学历不限;2...(more)
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来自主题:数据中心 · 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:数据中心 · 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
21 会员关注
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:知识图谱, spark, 机器学习
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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:知识图谱, spark, 机器学习
173 会员关注
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来自主题:机器学习 · 2017-10-12
总有刁民想害朕ansteel 擅长领域:Kubernetes, Swarm, docker
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1 项目概述 本项目需解决的问题 本项目通过利用P2P平台Lending Club的贷款数据,进行机器学习,构建贷款违约预测模型,对新增贷款申请人进行预测是否会违约,从而决定是否放款。 建模思路 以下是本次项目机器学习工作流程,实际操作中,其实每个步骤都是反复迭代的过程。 2 场景解析...(more)
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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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