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。...(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

大数据·2019-07-02
Cyrus72 · 某银行 擅长领域:机器学习, 人工智能, 大数据
12 会员关注
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:但是由于近期银...(more)
专栏: 趋势观点
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时间序列分析·2019-06-14
DolphinDB · 浙江智臾科技 擅长领域:大数据, 人工智能, 机器学习
25 会员关注
DolphinDB是一款高性能分布式时序数据库,它特别适用于投资银行、对冲基金和交易所的定量查询和分析,可以用于构建基于历史数据的策略测试。下面我们将举例说明如何在DolphinDB中快速构建Alpha因子或Signal。WorldQuantLLC发表的论文101FormulaicAlphas中给出了101个Alpha因...(more)
浏览1959
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, 人工智能, 系统运维
66 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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人工智能·2017-09-28
时东南 · 外资银行 擅长领域:人工智能, 大数据, 机器学习
369 会员关注
基于大数据构建金融知识图谱、基于社交网络与银行业核心数据识别并深度了解客户。这些都是如今银行业最需要实现落地的课题。在科技金融借助“互联网+”迅速覆盖各行各业的当下,我国银行业金融科技化转型成效惊人。相关统计数据显示,目前国内大型商业银行的电子渠道交易占...(more)
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银行故障定位·2019-04-17
pysx0503 · 第十区。散人 擅长领域:存储, 备份, 服务器
747 会员关注
计算机报警种类繁,报警的厂商不同。日志格式,内容还有代码也都没有一个统一标准。想要通过机器学习实现精准的故障定位我觉得还有很长的路要走。至少要所有的厂商都开放自己的日志代码。基本实现统一的日志格式。以目前的技术来看。我觉得机器学习只能是帮助运维去简化和梳...
数据中心·2019-04-12
cherrylook · 中国人寿保险集团 擅长领域:机器学习, 人工智能, 系统运维
66 会员关注
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金币1
数据中心·2019-04-12
cherrylook · 中国人寿保险集团 擅长领域:机器学习, 人工智能, 系统运维
66 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,实现运维...(more)
专栏: 最佳实践
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Kubernetes·2019-03-22
南山行者 · 某银行 擅长领域:云计算, 容器, 容器云
173 会员关注
作者:左宇鹏2014年毕业于北京工业大学计算机学院,曾就职于某大型国企从事数据库运维工作。2018年3月加入民生银行信息科技部系统管理中心团队,目前主要致力于基于kubernetes和docker的容器平台和ceph分布式存储的研究和运维工作。--一、背景近年来,随着人工智能、机器学习、...(more)
浏览3341
IT咨询服务深度学习·2018-12-17
sprewellkobe · TX 擅长领域:云计算, 安全, 网络
445 会员关注
具体得看一下使用方式,可以先加大并发度config.intra_op_parallelism_threads = 32如果还是很慢,得贴一下代码了
互联网服务大数据·2018-10-16
sxtycxx · 人工智能(计算机视觉) 擅长领域:存储, 灾备, 服务器
519 会员关注
1、精准营销需要在构建用户画像和商品的画像的基础上,实现智能的推荐,推荐又分为基于用户画像(购买行为类似的用户商品推荐)和商品画像(购买商品相似度推荐)相结合实现精准的营销;2、要建立用户画像,首先需要梳理画像的特征值(也就是多维度的数据信息),基础上给用户进行打标签(和实际...

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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。...(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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