机器学习
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机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。...(more)
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。

热点

机器学习·2019-09-09
sunwei3 · EBSCN 擅长领域:服务器, 虚拟化, 云计算
42 会员关注
本文选自《交易技术前沿》总第三十五期文章(2019年8月)晏强杨超吴浩孙伟/光大证券信息技术总部1、引言证券行业对信息系统的实时性、连续性有极高的要求,根据《证券期货业信息安全事件报告与调查处理办法》,将信息安全事件分为特别重大事件、重大事件、较大事件、一般事件四...(more)
浏览9314
人工智能·2019-09-18
leibeyb · 某证券 擅长领域:人工智能, 大数据, 机器学习
79 会员关注
1 机器学习的发展和现状2017年,谷歌通过深度学习训练的Alphago,战胜了排名世界第一的世界围棋冠军柯洁而名声大噪。这也让人们感到机器学习和人工智能的强大。时至今日,无论是国外巨头谷歌、亚马逊和Facebook还是国内互联网领军者“BAT”,都在大力的研究人工智能,将人工智能...(more)
专栏: 最佳实践
浏览6337
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大数据·2019-07-16
王作敬 · 银河证券 擅长领域:云计算, 容器, 容器云
169 会员关注
作者:王作敬/汪照辉在大数据技术、人工智能、云计算等新技术的驱动下,证券公司的业务模式正在发生巨大的变化。证券公司未来的竞争,本质上是对客户的竞争,因此开发新客户、盘活老客户,深入洞察和了解客户,将合适的产品推荐给合适的客户,提高客户服务质量,实现公司与客户的双赢,是...(more)
专栏: 趋势观点
浏览8413
银行大数据·2019-07-22
haohaopku · 某银行 擅长领域:大数据, 大数据平台, 人工智能
目前银行业很早已经认识到大数据的重要性,利用开源的技术组件来建立大数据平台整合行里的数据资源,从而进一步挖掘数据的内涵价值,支持银行业务。目前本人身处商业银行,所以我只能谈谈商业银行大数据平台推进和落地的大致情况。大数据平台在大中型商业银行已经落地开花,相应的...
银行·2019-07-02
Cyrus72 · 某银行 擅长领域:机器学习, 人工智能, 大数据
12 会员关注
一、机器学习平台与大数据平台的关系澄清机器学习平台和大数据平台没有硬性的关系,比如很多同业在没有大数据平台之前就借助SAS、SPSS等建模工作进行建模,且在相关领域也取得了不错的成绩,比如评分卡等。在我们看来大数据平台和SAS等传统的建模平台有以下差别:但是由于近期银...(more)
专栏: 趋势观点
浏览9580
时间序列分析·2019-06-14
DolphinDB · 浙江智臾科技 擅长领域:大数据, 人工智能, 机器学习
25 会员关注
DolphinDB是一款高性能分布式时序数据库,它特别适用于投资银行、对冲基金和交易所的定量查询和分析,可以用于构建基于历史数据的策略测试。下面我们将举例说明如何在DolphinDB中快速构建Alpha因子或Signal。WorldQuantLLC发表的论文101FormulaicAlphas中给出了101个Alpha因...(more)
浏览1982
机器学习·2019-04-19
cherrylook · 中国人寿保险集团 擅长领域:机器学习, 人工智能, 系统运维
66 会员关注
金融企业的IT数据中心通常是一个是巨大的成本中心,大量设备被采购用以支持业务系统。现阶段大部分传统金融企业的IT工作依赖于人工操作,实效性低且往往伴随操作风险,随着业务的扩张,也带来了越来越繁重的运维压力。大型保险企业每年有着千亿级的业务量,数据中心管理了全国的业...(more)
浏览2679
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银行·2017-09-28
时东南 · 外资银行 擅长领域:人工智能, 大数据, 机器学习
371 会员关注
基于大数据构建金融知识图谱、基于社交网络与银行业核心数据识别并深度了解客户。这些都是如今银行业最需要实现落地的课题。在科技金融借助“互联网+”迅速覆盖各行各业的当下,我国银行业金融科技化转型成效惊人。相关统计数据显示,目前国内大型商业银行的电子渠道交易占...(more)
浏览2742
银行机器学习·2019-04-18
pysx0503联盟成员 · 第十区。散人 擅长领域:存储, 服务器, 备份
748 会员关注
个人的一点看法。现在的x86架构服务器性价比很高。一个中小规模的集群架构。10-20台左右的物理主机已经可以运行很多东西了。对于中小企业。我觉得基础数据的采集,挖掘是重点。如何去收集更多的基础数据。行业数据作为分析。形成可以实际用于企业生产决策的指导性数据才是...
银行故障定位·2019-04-17
pysx0503联盟成员 · 第十区。散人 擅长领域:存储, 服务器, 备份
748 会员关注
计算机报警种类繁,报警的厂商不同。日志格式,内容还有代码也都没有一个统一标准。想要通过机器学习实现精准的故障定位我觉得还有很长的路要走。至少要所有的厂商都开放自己的日志代码。基本实现统一的日志格式。以目前的技术来看。我觉得机器学习只能是帮助运维去简化和梳...

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机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。...(more)
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。
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