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。...(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。

问题

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
586 会员关注
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...
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
521 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...
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
银行机器学习·2018-01-30
rein07 · 某证券 擅长领域:人工智能, 大数据, 机器学习
586 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。...
证券大数据·2018-01-31
rein07 · 某证券 擅长领域:人工智能, 大数据, 机器学习
586 会员关注
传统数仓一直扮演着一个数据集市的作用,在大数据的冲击下,传统数仓已经无法满足海量数据的查询分析场景,基于大数据平台的新型数仓承担了海量数据的分析重任,这其中我觉得hive就是典型的代表。我理解您的意思是指传统数仓会不会继续存在,我认为会继续存在着,在中小数据量级下,传...
软件开发深度学习·2017-12-29
rein07 · 某证券 擅长领域:人工智能, 大数据, 机器学习
586 会员关注
您说的是这个吗?https://github.com/deepmind/lab 关于这个还没怎么研究。
证券人工智能·2017-09-25
rein07 · 某证券 擅长领域:人工智能, 大数据, 机器学习
586 会员关注
这是个比较抽象的问题,举例来说,如果通过大数据挖掘出一个客户经常查看某一支股票,但一直没有下单,则表明他可能比较看好这支股票,但是比较犹豫,这时候给他推送关于这支股票的资讯和行情,客户可能就不会那么犹豫不决了。这个过程中最重要的是数据要全,质量要高,计算方式有多种,其中...
证券容器云·2019-06-18
dean25课题专家组 · 民生银行 擅长领域:云计算, 容器, 容器云
25 会员关注
现有的Nvidia docker和K8S驱动,已经支持GPU的共享,但是QoS做的并不好,也就是无法确保分配给某个容器的GPU资源不被其它容器抢占。这个需要GPU厂商做出更多努力和改进,最终的目标是做到像CPU虚拟化那样的QoS保证。...
证券应用场景·2017-11-29
rein07 · 某证券 擅长领域:人工智能, 大数据, 机器学习
586 会员关注
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、...
证券智能资讯·2018-01-31
faiy0000联盟成员 · csc 擅长领域:人工智能, 机器学习, 深度学习
50 会员关注
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...

描述

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。...(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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