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
明略有个知识图谱的产品
不是为落地而落地,主要还是针对需求和应用。 落地方案很多,搜索下就好了。 典型的应用特别多,图像识别,语义理解,算法是很多,这些很容易在网络找到。
需要结合项目需求,如果项目目标单一,case by case 就ok了。 直接采用tesnsorflow等工具,组织数据编写模型,训练模型, 测试级数据输出。 重点难点还在数据的组织,特征提取等。当然,要是不会手动做只能用一些公司集成的IDE工
普通机器学习的算法就能应用,应该能取得较好效果, 拿随机森林,提升决策树算法训练的模型应该效果就不错,结合后台添加人工审查,效果应该不错。
日线少,可以试试分钟线不少,不过这只是K线,其他的日内数据巨多,根据你的模型需要进行抽象。
谢谢!
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