深度学习
深度学习
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处...(more)
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。
精华
来自主题:金融行业 · 2018-09-06
ZHOULEONIBM 
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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...(more)
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来自主题:大数据 · 2018-09-05
rein07某证券 擅长领域:大数据, 大数据平台, spark
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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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来自主题:大数据 · 2018-08-28
时东南外资银行 擅长领域:spark, 大数据, 区块链
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来自主题:人工智能 · 2018-01-29
rein07某证券 擅长领域:大数据, 大数据平台, spark
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来自主题:金融行业 · 2017-11-24
匿名用户
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来自主题:人工智能 · 2017-10-10
该来的总会来华润 擅长领域:网络安全, 云计算, 大数据
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一年一度的,Gartner又发布了它的10大技术趋势。这次是对2018年的预测。作为在技术分析领域最权威的机构之一,了解Gartner是如何看待技术发展趋势的,对我们每个人都至关重要。我们也就废话不多说,先上这张官方的图来给大家看一下总结。 Intelligent 限于篇幅关系,今天我们...(more)
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来自主题:深度学习 · 2017-09-30
姜沫鞋盒新能源 擅长领域:区块链, OpenStack, 私有云
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近年来,深度学习的发展势头迅猛,要跟上深度学习的进步速度变得越来越困难了。几乎每一天都有关于深度学习的创新,而大部分的深度学习创新都隐藏在那些发表于ArXiv和Spinger等研究论文中。 本文介绍了部分近期深度学习的进展和创新,以及Keras库中的执行代码,本文还提供了原论...(more)
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来自主题:深度学习 · 2017-09-29
时东南外资银行 擅长领域:spark, 大数据, 区块链
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RNN是什么 循环神经网络即recurrent neural network,它的提出主要是为了处理序列数据,序列数据是什么?就是前面的输入和后面的输入是有关联的,比如一句话,前后的词都是有关系的,“我肚子饿了,准备去xx”,根据前面的输入判断“xx”很大可能就是“吃饭”。这个就是序列数据。 循...(more)
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来自主题:大数据 · 2017-07-30
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深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处...(more)
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。
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