主要用Caffe,TensorFlow。Caffe使用配置文件描述神经网络,开发量少,可以比较高效的实现应用,但是牺牲了灵活性。TensorFlow非常灵活,所有网络细节定义都提供API,可以灵活的编程实现,但是开发难度相对较高。我们在开发BlueMin
使用AI/机器学习做量化交易、智能投顾、NPL等在行业中有一些应用。深度学习技术刚发展成熟,大多在发现场景,进行尝试阶段。我们跟一个用户实现的股指期货趋势预测,使用LSTM网络,经过BlueMind平台训练优化的模型可以达到85%
有,今天讲座里提到的沪深300股指期货趋势预测的案例就是一个实际的用户需求在PowerAI上实现的应用。这个案例是国内某期货交易所应用深度学习的一个场景,用历史股票价格数据数据预测未来的股票涨跌趋势,能够知道未来10分
我觉得主要是从业务需求上进行一些挖掘,找到人工智能在本企业的应用场景,然后进行尝试。从需求出发,进行相应的技术准备及数据准备,并通过试验性项目促进技术积累。人工智能现在在新技术成熟度曲线的最高点,最先抓住机会,创
Cognitive System是一个完整的认知系统平台,包含了:1. 硬件如服务器、存储、高速网络。IBM进行了严格的兼容性和性能优化。2. 计算框架如Caffe,Tensorflow,Theano,Torch等。TensorFlow是其中的一个计算框架,因为开源计算框
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