深度学习 - 主题 - twt企业IT交流平台

深度学习

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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)

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证券容器云·2019-06-18

深度学习应用上如何上容器云？如何突破GPU资源共享问题？

课题专家组

· 民生银行　擅长领域：云计算, 容器, 容器云

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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。...

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IT咨询服务深度学习·2018-12-17

deeplab v3模型性能优化？

sprewellkobe · TX　擅长领域：云计算, 安全, 网络

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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

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互联网服务大数据·2018-10-16

精准营销会应用到哪些大数据技术及工具组件？主要遇到的问题有哪些？

sxtycxx · 人工智能（计算机视觉）　擅长领域：存储, 灾备, 服务器

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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...

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互联网服务精准营销·2018-04-24

银行业、保险业、券商进行精准营销和个性化推荐的侧重点有何异同？因此在方案设计上会有何异同？

nkj827 · 长春长信华天　擅长领域：存储, 灾备, 服务器

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银行最大的获客渠道依赖于单一线下物理网点及其行员，其获客半径相对有限，获客成本单价也可能较高。随着银行引入新的科技技术，互联网已成为银行重要的客户经营渠道。银行不能再被动等待客户到来，而是通过主动切入客户的各类生活应用场景，在场景获取客户，将获客这一步骤前移。通...

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证券大数据·2018-01-31

数据仓库在新的形势下会以一个什么样的形态存在？

rein07 · 某证券　擅长领域：人工智能, 大数据, 机器学习

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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...

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证券智能资讯·2018-01-31

在智能资讯中，如何去评价哪些资讯是质量比较高、对市场影响比较大的，能否通过模型来做这一部分？

联盟成员

· csc　擅长领域：人工智能, 机器学习, 深度学习

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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...

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证券量化交易·2018-01-31

对证券交易的日线以上级别的研究，数据量不是很大，是否只能使用日内数据通过深度学习进行分析预测？

rein07 · 某证券　擅长领域：人工智能, 大数据, 机器学习

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还是要看您的业务场景，根据业务场景确定模型，如果是日线数据，我觉得可以用来研究宏观股市走势，如果要研究股票走势，那么最好还是能利用好日线内数据。

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银行技术对比·2018-01-30

深度学习技术与其他机器学习技术的比较优势是什么?

rein07 · 某证券　擅长领域：人工智能, 大数据, 机器学习

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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。...

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银行银行深度学习平台·2018-01-30

量化交易是什么，深度学习如何助力量化交易?

rein07 · 某证券　擅长领域：人工智能, 大数据, 机器学习

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以先进的数学模型替代人为的主观判断，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，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策，说白点就是机器代替人交易。深度学习通过训练行情、资讯...

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政府机关人工智能·2018-01-30

神经网络、深度学习、AI、BI？

rein07 · 某证券　擅长领域：人工智能, 大数据, 机器学习

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神经网络是一种算法，模拟人类大脑神经元的处理方式设计的一套算法。深度学习又是机器学习的一个分支，源于人工神经网络的研究，通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示，所以它算是基于神经网络的一门学科研究。AI：人工智能，人工智能是...

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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)

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