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。

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人工智能·2018-09-06
ZHOULEON · IBM 擅长领域:存储, 服务器, 人工智能
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一、人工智能在金融行业的应用机会近些年随着互联网对各行业的改造(或者说数字化转型),传统金融机构受到很大冲击。但是,大数据分析和人工智能等新技术的发展,也使得金融行业客户能够重获逆袭的可能。因为,对于金融行业来说,在过去几十年的发展中沉淀了巨量的可信数据,比如各类交...(more)
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人工智能·2018-09-05
rein07 · 某证券 擅长领域:人工智能, 大数据, 机器学习
582 会员关注
当前科技金融已经深入到多个业务领域,如量化交易、智能投顾、精准营销、智能客服等,在这些应用中,智能投顾又首当其冲,在财富管理中崭露头角。智能投顾英文名称为robo-advisor,是指网络虚拟人工智能产品基于客户自身的理财需求、资产状况、风险承受能力、风险偏好等因素,运用现...(more)
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人工智能·2018-08-30
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
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金币5
自动化运维·2018-07-09
jxnxsdengyu课题专家组 · 江西农信 擅长领域:存储, 灾备, 双活
1053 会员关注
0、前言近年来,随着金融企业的业务规模不断增长,越来越多的运维场景和问题无法用传统运维方法来解决,而运维效率也难以继续支撑业务规模的快速扩张,所以企业运维部门开始更加关注如何解放运维自身的效率,以解决传统运维方法(人工、自动化)所解决不了的问题,智能运维应时而生。智...(more)
专栏: 趋势观点
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评论5
AI·2018-04-17
sprewellkobe · TX 擅长领域:云计算, 安全, 网络
445 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功能的...(more)
专栏: 新品解读
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银行技术对比·2018-01-30
rein07 · 某证券 擅长领域:人工智能, 大数据, 机器学习
582 会员关注
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,更细力度地抽取特征用于描述样本,而非简单地形成向量数据,从而更好地进行分类预测。更细致地抽取意味着计算量的增大,但是随着大数据技术和GPU等硬件技术的发展,这些巨大的计算量也变得可能。...
人工智能·2018-01-29
rein07 · 某证券 擅长领域:人工智能, 大数据, 机器学习
582 会员关注
收藏3
评价7
金币1
互联网服务量化交易·2018-01-26
rein07 · 某证券 擅长领域:人工智能, 大数据, 机器学习
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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数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略,减少了投资者情绪波动的影响,利用计算机实现交易自动化。量化交易与传统交易的关键点在于是否有个健全的计算机模型,代替人脑去...

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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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