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关键词

督式学习在

许多人工智能专家常说 AI 最适合。因为是历史记录数据最丰富且准确的领域之一,甚至断言将被 AI 取代。 一位长期从事领域的内高管直言,传统银普遍都希望利社交网站来进营销,但如果银不能明确掌握所有客户属性数据,就很容易被合规部门挡下。最适合AI ?实际程度低于整体平均! 无督式学习是AI 突破新方向而机器学习中的一个晚近分支——无督式学习(UML),正是一种能够自我解释的 AI。 无督式学习虽已在学研界是一大主流方向,但在产界大规模成功的例子还并不多,领域的更是少之又少。 为何无督式学习有助于解决人工智能在的痛点呢?“这跟自身的发展改变有关”,DataVisor 联合创始人兼 CTO 俞舫解释,“过去工具比较单纯,欺诈形式与危害程度都比较有限。

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实践

前言从电商转 2 年多了,由于两者商模式,流量的不同,期间踩了很多坑,尤其是在这一块,我们吃过不少苦头,前期由于缺失,造成了多起线上事故,经过一番摸索,我们实现了一些相对可方法,有效地保证了大盘及务的稳定 本文主要从以下几个方面来阐述:电商场景下的常方式的难点场景下的几种可靠手段电商场景下的常方式电商场景下的主要有两种,一种是流量(接口请求),一种是关键节点(如注册,下单 为了更好地向大家介绍的痛点,还是先简单介绍一下务。 通过以上简介,相信大家不难理解电商场景下的不能照搬到场景中,我们必须要结合场景低频的特点来设计一套相体系。 总结本文总结分享了在这种低频务场景下设计的几种方式,通过以上几种方式基本保证了大盘的稳定,不过其实第一种(针对成功数,成功率)如果换成机器学习中的为预测效率该会更高,也会更及时一些,不过团队里面没有这方面经验的人才

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    大数据在

    具体到内每家公司的数据量来看,信息、保险、计算机及电子设备、公四类的数据量最大。不同大数据技术潜在价值评估? 数据来源:麦肯锡《大数据的下一个前沿:创新、竞争和生产力》报告可以看出,无论是投资规模和潜力,信息(互联网和电信)和都是大数据的重点。 由于上一篇《BAT互联网企大数据》(关注微信公众号:傅志华,即可通过历史文章查阅)已经重点介绍了互联网的大数据情况,本文将讲点介绍大数据情况,下一篇文章将重点介绍电信的大数据情况 大数据投资分布从投资结构上来看,银将会成为类企中的重要部分,证券和保险分列第二和第三位。接下来,我们将分别介绍银、保险和证券的大数据情况。? 资料来源:国泰君安总的来看,大数据在起步比互联网稍晚,其深度和广度还有很大的扩展空间。

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    大数据在

    具体到内每家公司的数据量来看,信息、保险、计算机及电子设备、公四类的数据量最大。不同大数据技术潜在价值评估? 数据来源:麦肯锡《大数据的下一个前沿:创新、竞争和生产力》报告可以看出,无论是投资规模和潜力,信息(互联网和电信)和都是大数据的重点。 由于上一篇《BAT互联网企大数据》(关注微信公众号:傅志华,即可通过历史文章查阅)已经重点介绍了互联网的大数据情况,本文将讲点介绍大数据情况,下一篇文章将重点介绍电信的大数据情况 大数据投资分布从投资结构上来看,银将会成为类企中的重要部分,证券和保险分列第二和第三位。接下来,我们将分别介绍银、保险和证券的大数据情况。 ? 资料来源:国泰君安总的来看,大数据在起步比互联网稍晚,其深度和广度还有很大的扩展空间。

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    容器白皮书

    在大会上,DaoCloud与VMware、麻袋理财等合作伙伴联合推出了《中国容器技术研究白皮书》,为推动容器技术在的落地提供了重要的参考。? 白皮书指出了面对「互联网+」和自主可的战略目标,IT领域急需转型的迫切性。容器技术可帮助户实现快速响、持续交付、高效运维的新型互联网模式,确立差异化竞争的市场优势。 白皮书还介绍了中信产股的互联网平台--麻袋理财的案例。麻袋理财既有基于VMware虚拟化的传统平台,也有运在云端的互联网,企的IT基础架构采混合云的部署模式。 公司简介:中信麻袋理财是中信产股的互联网平台,是中信系战略布局互联网的重要举措。 等一系列产品,不仅全面支持容器技术,而且能够提供所需要的安全性和隔离性,对麻袋高速发展的务都是很强大的支持。

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    及产

    在政府发布的相关政策中,不少都提及了供。2月19日,工信部发布了关于运新一代信息技术来支撑服务和疫情防的通知,其中第11条就写到了要运基于生产数据的供来保障企的复产复工。 国办鼓励有条件的银的相关机构开发供链平台,通过核心企或政府部门的信息系统进对接联通,尤其鼓励线上的方式来为客户提供公众服务。可想而知,供在未来的供中有明显的支撑作。 很明显核心企的平台在此类场景的配合、资产的把和风的能力上具有一定的优势。往深处讲,再一个就是机构。机构有更多的供给层面的资,可以形成快速有效低成本的供给,甚至还具有一定的风能力。 第三是科技平台,科技平台的最大优势在于线上化的操作和大数据的集成,以及基于数据进的信息化的处理。另外仓储企的话呢,因为它适于特定场景,所以可能到的机会不是很多。 通过云计算等技术,就可以对供提供有效的支撑。我们一般会把供分解贷前的风险评估、贷中的正常审核以及贷后的运营管。

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    人工智能在

    人工智能在近年我国人工智能市场发展非常迅猛,而AI在不同的中处于不同的发展阶段,其中领域不管是从底层基础设施还是成熟度方面都处于领先地位。 目前,“AI+”主导的智能化提升正处于初级阶段,人工智能在各个尤其是中的仍具有极大的深度挖掘空间。无疑是尖端科技运最迅速的典范之一。 机构基于人工智能与大数据等科技的发展,不仅风险制更加严密,运营成本逐渐降低,信贷损失率得到保障,而且服务流程也变得更加高效、安全。 搜索引擎:信息的甄别和筛选对于来说尤为重要,但其工作量和工作难度往往较大。搜索引擎正是为了数据和信息的收集、整理、分析而生,其实质就是信息平台,为供需双方提供撮合和对接服务。 得趋势者得天下,未来,中国将成为‘AI+’成功落地的典型代表。

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    RPA自动化运维

    23fbda4e16f54d4a866b8877b3559592.jpeg 在不断寻求数字化转型的同时,科技带来的IT建设规模越来越大,IT运维的复杂度越来越高;来自管的IT运维方面,对可性 (2)运维人力密集:IT基础设施、架构、网络和系统随着银务数字化转型多次升级和迭代,IT运维自然成为了银IT管理中的人力密集型工作。 因此,在高速变化的环境下,需要有更先进的IT管理思路和更高级的科技手段来提升运维水平和质量,当下银IT运维的几个主要改进方向趋势是:(1)分析能力需要加强:IT运维始终围绕银务需求展开,提供多维度的数据报告 (2)标准体系建设:确立IT运维能力的标准,帮助银IT部门明确自身所处的阶段并提供相的服务。(3)落地自动化运维:解放人力缩短响时间,提升运维的质量和效率。 (4)推进主动式运维:从只关注IT基础设施和系统运质量转向主动式运维,及时发现信息系统瓶颈,提供解决方案。 image.png

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    机器学习和统计学在

    基于此,云加社区联手知乎科技,从知乎AI 与传统相关话题中精选内容落地社区专题「 AI 与传统合 」。 本文为“AI 将如何影响”的精华内容分享。 作为一个半科技半财务从者,今天我想谈谈人工智能领域的一些现象,以及我的一些观察。此处的人工智能特指以机器学习和统计学为主的模型,只是人工智能下的一个分支。 仅当这个领域继续发展以后,我们才能更好的使其落地,让使者不必时时刻刻抱有怀疑。公司往往要求极高的可解释性,这点比其他要求更高。 机器学习问题的定义难现阶段比较被界广泛的机器学习还是督学习,而督学习要求有明确的问题定义。而现在看起来很有希望的强化学习,迁移学习等还并不能大规模普及。 换个角度来看,者不该盲目转到科技领域从事数据工作,而补足相关知识,让人工智能在领域更好的落地,从而带来更大的价值。

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    断篇-大数据几点思考

    当越来越多的人意识到大数据的未来在的时候,这个问题也就越来越紧迫。 三、大数据-化运作  大数据化营销模式才是王道,单独的通过打项目的方式做项目会很累,是一种短视营销;立足、创立品牌、塑造形象、展示能力,客户才会找到你,项目才会水到渠成。 四、大数据实施切入  结构化数据的体系已经成型,无论是去IOE还是BI替换,都会面临固有体系的挑战。非结构化数据作为互联网的产物,将会是大数据实施的比较好的切入点。 六、大数据带来的革命  受限于传统技术的制约,各个整合一直是概念上的,伴随大数据的技术,整合的步伐加快了好多。 大数据技术体系有其自身特点,IOE有IOE的场景,二者并不悖,谁想干掉谁都是个问题。选择企已有系统作为对手,是大数据推广最愚蠢的决定。没困难,制造困难也要上,是这个意思吗?

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    政策管严 今年互联网将迎大洗牌

    多数互联网资深人士表示,种种举措表明,迎来大洗牌,政府在加强互管,规范和梳理互联网,既鼓励合法规范的互联网平台发展,也在清理不规范的互联网平台。 同有些企或者平台把资到大型房地产项目、股票、基、艺术品等上面,风险就极大。作为一个从事这个十年的实践者和参与者,我不建议这种盲目的投资为。”   “不仅是,所有在新兴发展阶段都会遇到和出现各种各样的问题。震泰一直在风体系和质押物源头上费尽功夫,保证所有标的是安全的和真实的。首先要规避外部风险,同时也把资反哺到小微企的发展上。 也就是说,互联网的本质仍是注重的是稳健和安全,只有做好了基础的风安全,才可以更好地进服务和产品的创新,而具有独特服务创新及风管理能力的企将最终获得市场投资人及户的青睐。 即一方面,互联网不断创新,结合移动互联网等最新互联网技术,更加适消费者的需求,发展得更加独立;另一方面,传统机构借助雄厚的资、品牌背景收购互联网

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    大数据-互联网对传统银的冲击,狼真的来了

    二、什么是互联网  互联网是传统与互联网精神相结合的新兴领域,是对互联网和移动互联网统一环境下的务的定义。 三、互联网的优势  互联网相对传统的优势在什么地方?与传统银的坐客户,保险的地摊式推广而言,他的优势在于什么地方呢?   (4)门槛低:借马云的一句话,互联网是面向草根的,不止贵族可以理财,银高高在上的理财门槛从此不复存在。   (5)数据多:淘宝户数据,交易数据;百度户搜索,浏览数据;腾讯、新浪这些企都拥有户的为,喜好、购买、搜索数据,这些数据不是垃圾,经过      数据分析和挖掘,都可以成为客户推广和务推荐的黄数据 四、互联网与大数据  互联网是建立在大数据的基础之上的,姑且不去谈论互联网的自身大数据务,我们只考虑这些大数据务为互联网的奠基作:通过大数据平台,我们拥有了务操作平台;通过大数据务我们拥有了海量

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    数据管理——海量数据离线方法

    作者:housecheng  腾讯WXG工程师 |导语  解决数据“开发门槛高”“重复工作多”的痛点,实现PSI计算性能十倍速提升。 背景 在务上,质量和稳定是生命线,我们需要对所有已经上线的风要素,如策略、模型、标签、特征等构建指标计算模块 Calculator: 读取未完成的计算任务,计算相关指标。Calculator通过生成执计划并优化的方式,合并不同务同学对同一表的计算需求,提升计算效率。 执函数,如果缓存中存在结果,直接拉取结果,否则完成计算后缓存结果。  - Step4. 若还存在未执的叶子节点,返回Step2,否则终止。 输出:计算过程对指标结果。 小结 针对要素的“开发门槛高”“重复工作多”等问题,本文提出了“统一计算与检查工具”这一解决方案,本文详细论述了该方案TaskMaker、 Calculator、 Checker等各个模块的设计实现

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    【干货·案例】型CMDB建设实录

    国信证券负责运维平台建设,具有此类丰富经验的讲师张浩水受邀出席大会,并在DevOps道法术器专场带来针对证券及的精彩分享《证券DevOps第一步:IT资源自动化管理》。 怎么将它们整合交给我们IT人员使,已经是我们现在面对一个很重要的课题。证券有它自己的特点:跟很像,是稳态和敏态的并存。 因为我们工具非常多,传统的像各类系统等等这个渠道非常多,很多工具没有办法发挥效,必须要做集中平台,把所有的工具统一起来,统一起来之后再CMDB做比如事件告警。 06可落地的经验总结最后做一个总结,我们券商的案例该对一些传统和泛有一些参考和借鉴的意义。这是我们现在的一个实时情况,黄色部分就是已经实施完毕的情况,蓝色是还没有做完(正在做)的内容。 大家知道是很传统的,无论是银还是证券,很多运维人员还是习惯于做手工操作。

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    决策科学及大数据在

    、CitiMorgage等特殊投资贷款管理;曾任通财经决策科学高级经理及美国国际集团高级分析师,专长于消费包括信卡、零售银的风、财务、数据分析、市场等。 ,想和大家讨论以下几个话题:(1)决策科学是什么、为什么重要、给我们的启示(2)如何理解并踏实地真正理解大数据(3)大数据在方面的案例分享(1)决策科学:先说说决策科学吧,就是Decision (3) 大数据及决策科学在和有四、五十年历史的美国知名的卡组织Visa、Mastercard一样,银联是中国的卡组织。 大数据良好的,最终使公司、消费者都受益。 我现在任职的公司,银联智策,是银联旗下的子公司,成立于2012年底,总部在上海浦东,是一家大数据咨询公司。 大数据在方面将势不可挡 摘自:互联网千人会早餐会,感谢中关村大数据产联盟赵国栋秘书长的分享。

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    国信证券负责运维平台建设,具有此类丰富经验的讲师张浩水受邀出席大会,并在DevOps道法术器专场带来针对证券及的精彩分享《证券DevOps第一步:IT资源自动化管理》。 怎么将它们整合交给我们IT人员使,已经是我们现在面对一个很重要的课题。证券有它自己的特点:跟很像,是稳态和敏态的并存。 因为我们工具非常多,传统的像各类系统等等这个渠道非常多,很多工具没有办法发挥效,必须要做集中平台,把所有的工具统一起来,统一起来之后再CMDB做比如事件告警。 06可落地的经验总结最后做一个总结,我们券商的案例该对一些传统和泛有一些参考和借鉴的意义。这是我们现在的一个实时情况,黄色部分就是已经实施完毕的情况,蓝色是还没有做完(正在做)的内容。 大家知道是很传统的,无论是银还是证券,很多运维人员还是习惯于做手工操作。

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    一文详解腾讯“安全智慧超脑”

    通过管科技、基础安全三大核心模块,将自身能力开放给管部门、机构和生态合作伙伴,成为产互联网时代下数字化升级的助手。 开放能力,腾讯安全构筑“安全智慧超脑”产互联网时代下遇到的诸多挑战,驱动着管部门和银、保险、证券等机构提升对风险的识别和预警能力,以及风模型的升级迭代。 携手深圳办,累计感知识别风险企超万家:腾讯安全成功将3D可视化技术、务分析扫描于深圳市的管场景。通过风险企的实时态势感知,识别出了近万家风险企,实现了“打早打小”。 ➣贯穿基础安全全生命周期:在目前的实践中,智慧超脑能够在平台安全、边界防御和数据运营三个方面,帮助合作伙伴提升安全水平。 ➣携手邮政储蓄银,强化安全技术和银场景化务的深度合:基于银的场景化务和邮储银展开合作,将安全分析前置,把技术深度在安全策略的制定中。

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    海尔平台负责人崔涛:深入产打造在线供

    我们看到刚才前几位嘉宾,分别从信、农、商、技术等各个环节谈了对供以及供市场了解和看法。其实这就证明越来越多的企在关注供,在。 它是在海尔设立一个机构,我们内部叫做小微的创机构,主要目的是做一些供相关的事情。我们怎么做供?以科技为引擎,以数据为驱动,以产为依托,以平台为战略。以为手段,以风为核心。 在这些系统上形成了支持供商、经销商的服务基础,从而构建了整个海尔系统架构。我们说的核心是风,海尔贷前、贷中、贷后分别有不同的手段对贷款进了严密的保障。 下面介绍一下海尔平台做得新务,这个务叫云单,云单务是基于核心企的电子债权债务凭证。 我们面向各个,通过为这些的供链,以及这些所在的企服务,来实现国家提倡的供链的协同的号召。所以我们第二个想做的事情是为更多的社会化核心企及其上下游提供综合服务方案。

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    AI时代,人工智能如何赋能企风险

    本文将从企风险角度来简单说说AI技术有哪些具体AI可以做什么? 如今的已经不缺少可供人工智能进模型训练的数据,各类机构数据、交易数据、户数据、社交网络已经达到一个相对完备的量级,将知识库进语义转换,制定相的计算规则和学习策略,即可作为人工智能算法的输入和参数 一方面大数据和机器学习技术给机构带来了技术创新,另一个方面这些新技术的无形中增加了技术壁垒,给无法获得这些技术底层信息的风险管机构带来了难度。由于信息不对称,风险将变得滞后而无力。 最后,需要指出的是,企风险的涉及因素众多,加上市场讯息万变,很难通过人工的手段去实时进风险,通过大数据和人工智能的技术,来实现实时智能化的企风险不仅可以降低人力成本,也是目前诸多科技公司大力发展的方向之一 ,苏宁就在利生态内的自有数据以及爬取的公开数据等,将数据中潜藏的企价值挖掘出来,建立企风险平台。

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    区块链如何拥抱这一颠覆性技术

    区块链不是依赖中心化机构(即银),而是需要区块链中各个节点的一致许可才能处理付款或商品转移。这种技术对最具吸引力,因为它解决了当今困扰该的许多问题,即安全性和效率。 区块链最初出现的初衷是为了颠覆现有的中央银体系,从而让当今的体系显得落后过时。因此,领域的知名机构正在积极探索区块链技术也就不足为奇了。 如今,“颠覆”一词已被频繁使,特别是在技术领域,但区块链确实具备潜力变革规模高达数万亿美元的核心。本文仅选取了领域中区块链的一些典型。 简化付款 区块链在领域最吸引人的之一是其能够几乎即时处理付款并以保护数据完整性的方式进支付。因为分布式账本技术的基础是绕开中心化机构,所以点对点转移资就像按电话上的“发送”按钮一样简单。 值得注意的是,会议指出,可以通过利区块链的去中心化机制来对更高的风险和网络攻击,从而开启数字身份安全的新纪元。这里有三家公司帮助部门维护数百万个数字身份的完整性。

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      移动应用(APP)安全为用户提供移动应用全生命周期的一站式安全解决方案。涵盖移动应用加固、安全测评、安全组件等服务……

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