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【智能】人工智能应用于借贷管理

2 人工智能如何服务借贷管理? ? 贷款是美国的一项大型业务,直接和间接地涉及几乎所有经济部门。 截至2017年9月,美国的消费者债务接近3.8万亿美元。 这就是为什么现场的老牌银行和创业公司都在不断寻找创新方法 - 人工智能可能就是这样。 贷款的核心是一个大数据问题,使其成为一种自然适合机器学习的业务。 人工智能的承诺是理论上它可以将所有这些数据源分析在一起,以创建一个连贯的决策。 出于这些原因,在今年早些时候写的一篇文章中,“信誉”被强调为我们的“人工智能的日常应用”之一。 贷款上的人工智能概述 本文将介绍在贷款业务中使用AI和机器学习的一些最新和最有趣的尝试。 它不会考虑该领域的每一次AI使用,而是会对主要应用进行概述。 改善客户体验并寻找客户 本节将仅考虑人工智能的贷款特定用途,以吸引客户。 显而易见,大型银行以及各个行业都在采用通用的人工智能工具,如聊天机器人,客户关系管理工具和广告分析。

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人工智能应用于物联网的成功案例

人工智能的加入,能够帮助企业从物联网提供的海量数据中提取有意义的见解。但是如何才能得到这些见解呢?人工智能应用于物联网有成功的案例么? 物联网将“智能”应用于家庭中,帮助品牌给客户留下深刻的影响,并致力于提高工业设备的安全性,同时提供实时更新的患者健康数据。 然而,物联网的发展也并非一帆风顺。 机器学习应用于物联网数据的另一个优点是能够对算法进行自动改进。随着数据量的增加,智能系统的预测精确率会逐步提高。通过这种方式,企业可以在没有实际“思考”的情况下做出更加合理的决策。 预测性维护是人工智能应用于工业物联网中最大的闪光点。预测性维护和透视维修意味着由机器学习算法驱动的系统可以预测工厂车间的维护需求。 物联网企业结合人工智能和机器学习技术是一次巨大的飞跃。尽管将人工智能应用于物联网中,其安全性问题仍存在较大争议,但这些具有颠覆性意义的技术组合已经初试成功。

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    应用于人工智能学习价值的动态模型(CS)

    译文: 人工智能 (AI) 开发专家预测,智能系统和代理开发的进步将重塑我们社会的重要领域。然而,如果不谨慎、批判、反省地取得这样的进步,可能会给人类带来负面的结果。 因此,该地区的一些研究人员制定了一个强大、有益和安全的人工智能概念,来保护人类和环境。 至关重要的是,人工智能代理的价值观与人类价值观一致,因为我们不能期望人工智能仅仅因为其智能而发展人类道德价值观,正如在正交命题中所讨论的那样。 解决这个问题的一个可能方法是使用理论模型,如SED(情境嵌入动力学)来解决人工智能中的价值学习问题。 原文作者: Nicholas Kluge Corrêa, Nythamar De Oliveira 原文地址: https://arxiv.org/abs/2008.02783 应用于人工智能学习价值的动态模型

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    机器学习与人工智能应用于哪些安全领域?

    人工智能真的能在未来对抗网络攻击,自主地保护我们的系统吗? 如今,越来越多的网络攻击者通过自动化技术发起网络攻击,而受到攻击的企业或组织却仍在使用人力来汇总内部安全发现,再结合外部威胁信息进行对比。 为了应对这些挑战,一些先行者开始利用人工智能来完成日常的网络风险管理操作。 根据Verizon Data Breach的报告,超过70%的攻击是通过发现补丁利用已知漏洞完成的。 2016年,业界开始将人工智能和机器学习视为圣杯,提高了组织机构的检测和响应能力。 利用反复学习数据的方式得到的算法,来保证发现威胁,而这个过程不需要操作者考虑“要找什么东西”的问题。 最终,人工智能能够在三个特定事件中帮助人类自动化解决问题。 大数据识别威胁 当出现网络安全这一概念的时候,所有的组织机构就面临了一个难题。

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    Pearl筹集了1100万美元,旨在将人工智能应用于牙科

    Pearl是一家总部位于加利福尼亚州圣莫尼卡的公司,致力于将人工智能应用于牙科,今天宣布已经筹集了1100万美元的资金。 首席执行官Ophir Tanz是卡内基梅隆大学的毕业生,他在将他的研究成果转化为Pearl之前,曾在GumGum率先开发人工智能牙科技术,他表示,新资本将进一步推动Pearl在创建整体口腔健康平台方面取得的进展 Tanz总结道:“医疗保健正在迅速成为人工智能革命的焦点,人工智能的影响即令人兴奋又影响深刻,它表达了对患者的关怀。” ? End

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    深度学习应用于交易

    ● 我们想预测未来股票走势 ● 监督学习 训练数据中的每个示例是由输入向量(特征)和期望输出值(标签)组成。 监督学习算法分析训练数据和近似函数,可用于映射新的...

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    将Deutsch的良好解释概念应用于人工智能和神经科学-初步探索(AI)

    自从深度学习革命以来,人工智能取得了长足的进步,但是AI系统仍然很难在其训练数据之外进行推断并适应新的情况。 我们认为,要弄清楚如何复制第二个系统,它能够产生难以解释的解释,为了实现人工智能,这是需要解决的关键挑战。

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    JavaScript应用于asp开发场景

    JavaScript应用于asp开发场景 演示代码示例: 1 <%Path="../"%> 2 3 <!

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    Trie树:应用于统计和排序

    Trie树,又称单词查找树、字典树,是一种树形结构,是一种哈希树的变种,是一种用于快速检索的多叉树结构。典型应用是用于统计和排序大量的字符串(但不...

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    应用于节点分类的图谱净化

    应用于节点分类的图谱净化.pdf

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    热传导物质扩散算法应用于推荐

    没有大量的数据,没有大量的人力就不能做好推荐么?当然不是,热传导/物质扩散推荐算法就是作为冷启动及小规模团队非常实用的推荐召回部分的算法。

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    AutoFac - 将 autofac 应用于MVC多层项目

    AutoFac是.NET平台下的一款著名的IoC Container,它可以让我们很轻松的解除项目中服务类的接口与客户类的接口实现类之间的依赖关系,从而降低...

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    为什么机器学习难以应用于网络?

    Brocade公司首席科学家David Meyer一直深耕在机器学习和网络领域,在担任OpenDaylight项目技术指导委员会(TSC)的第一任主席之后,Meyer将他的工作重心转移到了人工智能领域。 视觉本质上可以研究,有一整套理论可以应用于其中,使得机器表现得像眼睛。 Meyer说:“我们正在试图找出是否有一些通用的方式来构建网络,如果不存在通用的方式,那么可能每个网络都是一次性的。”

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    重磅 | Facebook机器学习应用负责人J.Candela:如何将人工智能技术应用于产品

    LeCcun表示,Facebook的人工智能包括人工智能研究中心、机器学习应用团队,再加上产品团队。 Facebook的机器学习团队都在做什么? 机器学习应用团队是Facebook应用研究团队的一员。 我们和公司的人工智能研究团队紧密合作,不过相对来说我们的工作更关注应用层面。 为什么 Facebook 要投资(大量)人工智能/机器学习? 没有人工智能/机器学习,Facebook 就不能存在。 你如何看待开放人工智能? 我们欢迎他们来到这一社区,期待看到研究进展以及它们的最终回馈。 不过,我会补充说,我们取得的人工智能进展,现在已经是一个非常公开的过程。科学研究力求研究者的交流促进。 在Facebook,我们想要让人工智能研究者更容易分享方法和技术。

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    Rest Notes-将REST应用于URI

    (URI)两个互联网规范的过程中,以及将这些技术部署在libwww-perl客户端库、Apache HTTP服务器项目、协议标准的其他实现的过程中,应用REST所学到的经验和教训 正文: 将REST应用于 其中承载包含应用状态的部分是有超媒体来负责的,这也是为什么REST强调HATEOAS(Hypermedia As The Engine Of Application Statue)的原因所在 将REST应用于

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    【精选】神经网络应用于算法交易

    本书适合对人工智能、机器学习、深度学习和计算机视觉感兴趣的读者阅读。阅读本书要求读者具备一定的数学基础和基本的编程能力,并需要读者了解Linux的基本使用。 ?

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    综述 | 应用于时间序列中的Transformer

    最近Transformer在统一建模方面表现出了很大的威力,是否可以将Transformer应用到时序异常检测上引起了很多学者的研究兴趣。最近来自阿里达摩院、上...

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