可以尝试一下PowerAI 深度学习平台来尝试，该平台自带了很多模型，都是源码提供的，客户可以利用这些模型做一些预研Voila_Capture1558.jpg

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...

这个是自然语言处理范畴，建议研究下自然处理框架，现在也开源了不少自然语言处理框架，有些是基于深度学习算法实现的，有些是其他机器学习算法。国内大学和公司对于中文的研究有些已经比较成熟，比如中科院的自然语言处理平台，还有哈工大的自然语言处理平台，百度也推出自己的平台，可...

围绕客户的数据基本都是非常有价值的数据，客户基本信息，客户交易信息，客户所关注的资讯信息等数据。如果纯粹是客户画像，可能都不需要使用到深度学习算法，因为客户画像这个模型基本是固定的，大部分场景基于统计分析都可达到，但是如果要在客户画像基础上，对客户行为进行预测，那么就...

集成学习是采用弱分类器形成强分类器的过程，有点像卷积神经网络里面的卷积功能，弱分类器形成强分类器的过程是个不断学习调优权重的过程，通过学习，优化每个弱分类器的权重，从而得到一个比较优的模型。无论是CTA还是其他业务场景，在面对这么多因子形成的弱分类器时，可以考虑用深...

智能投顾是一个复杂的应用场景，牵扯的模型很多，没办法说他严格意义上划分成语音识别或者自然语言处理等等，因为它涉及到客户画像模型、产品画像模型、资产配置模型，而每个模型的实现也不一定归属到语音识别、自然语言处理、图像识别，它应该就是一个独立的应用领域，与语音识别、...

关于要用到哪些数据，这些完全是业务需求所决定的。至于技术上，我觉得如果要做实体与账户实体的关系，这最好用到知识图谱，如果不做知识图谱，纯做实体画像，就要把账号信息挂靠在实体属性中，这样的做法不太灵活，具体实现还是要看您的业务需求而定。如果用到知识图谱，我觉得最好使用图...

您有丰富的数据挖掘经验，而且能够抽取具体的指标模型，只是样本比较少，这种场景非要使用深度学习也是可以的，但是我认为有点大材小用了，不建议使用。以市场违规模型为例，因为您数据量小，模型可以随时生成，不需要训练固化，直接使用挖掘出来的模型即可，如果模型不好，还可以实时调整策略...

PowerAI深度学习平台可以集成x86和Power服务器在一个集群中

咨询质量的高低是人对咨询的评价，包括咨询的来源的权威性、咨询的及时性、咨询的信息量（超预期）等多个方面进行评价。模型构建可以考虑咨询的多个维度的情况构建，首先可以通过人工标注，之后可以通过机器学习和训练的方法，最后通过训练的模型判断咨询的质量。对市场的影响分为各...