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。

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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
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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...
数据中心·2019-04-12
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
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数据中心·2019-04-12
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
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综述某金融保险数据中心的智能运维项目秉承自主创新的业务理念,掌握自有的技术自主知识产权,建设完全自主的平台,践行机构内部的数据存储管理,具有一定的行业通用性和示范作用。数据中心立足于传统运维职责,通过机器学习技术将运维水准整体大幅提升,实现数据中心智能化,实现运维...(more)
专栏: 最佳实践
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GPU·2019-03-22
南山行者 · 某银行 擅长领域:云计算, 容器, 容器云
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作者:左宇鹏2014年毕业于北京工业大学计算机学院,曾就职于某大型国企从事数据库运维工作。2018年3月加入民生银行信息科技部系统管理中心团队,目前主要致力于基于kubernetes和docker的容器平台和ceph分布式存储的研究和运维工作。--一、背景近年来,随着人工智能、机器学习、...(more)
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IT咨询服务深度学习·2018-12-17
sprewellkobe · TX 擅长领域:云计算, 安全, 网络
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具体得看一下使用方式,可以先加大并发度config.intra_op_parallelism_threads = 32如果还是很慢,得贴一下代码了
互联网服务大数据·2018-10-16
sxtycxx · 人工智能(计算机视觉) 擅长领域:存储, 灾备, 服务器
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1、精准营销需要在构建用户画像和商品的画像的基础上,实现智能的推荐,推荐又分为基于用户画像(购买行为类似的用户商品推荐)和商品画像(购买商品相似度推荐)相结合实现精准的营销;2、要建立用户画像,首先需要梳理画像的特征值(也就是多维度的数据信息),基础上给用户进行打标签(和实际...
人工智能·2018-09-06
ZHOULEON · IBM 擅长领域:存储, 服务器, 人工智能
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一、人工智能在金融行业的应用机会近些年随着互联网对各行业的改造(或者说数字化转型),传统金融机构受到很大冲击。但是,大数据分析和人工智能等新技术的发展,也使得金融行业客户能够重获逆袭的可能。因为,对于金融行业来说,在过去几十年的发展中沉淀了巨量的可信数据,比如各类交...(more)
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大数据·2018-09-05
rein07 · 某证券 擅长领域:人工智能, 大数据, 机器学习
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当前科技金融已经深入到多个业务领域,如量化交易、智能投顾、精准营销、智能客服等,在这些应用中,智能投顾又首当其冲,在财富管理中崭露头角。智能投顾英文名称为robo-advisor,是指网络虚拟人工智能产品基于客户自身的理财需求、资产状况、风险承受能力、风险偏好等因素,运用现...(more)
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大数据·2018-08-30
时东南 · 外资银行 擅长领域:人工智能, 大数据, 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。
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