活动简介
得益于大数据技术的发展,深度学习所依赖的计算能力、数据样本量和数据质量都得到巨大提升,深度学习得以绽放新的春天,各大证券公司均开始研究并推出自己的深度学习成果,以期在人工智能领域占领一席之地。
深度学习在证券行业的应用领域非常广泛,智能投顾、智能风控、智能客服、股市预测等方向都给券商带来新的机遇和挑战,也可能引发证券行业的一次技术性变革。
搭建深度学习平台的基础在于搭建一个稳健的大数据平台,而搭建大数据平台需要掌握的技术非常多,总的来说可以分成几个子平台:采集、存储、数据管理和计算,每个子平台又会由很多组件组成,如何对他们进行有效的管理直接关乎平台的稳定及深度学习的结果优劣。
深度学习重在函数模型的构建,而证券行业有着非常复杂的因素影响模型的生成,如何抽丝剥茧,找出优质特征因子,是一项非常复杂的工作。相信经过长期的积累,深度学习也能在证券行业开枝散叶,助力券商的发展。
基于很多企业在深度学习平台项目还处于需求分析阶段,社区在11月29日组织了一场线上交流活动,本次交流活动将围绕基于应用场景,如智能投顾、期货指数预期,对深度学习平台实现的需求分析和如何进行建设进行探讨。