人工智慧 第27頁

2018-06-07cycadmin閱讀(332)贊(0)

筆者邀請您，先思考： 1 信用風險策略如何設計和制定？ “行動是所有成功的基本鑰匙（Pablo Picasso）。”Gartner的分析價值 escalator識別四種不同型別的分析 -** 描述性，診斷性，預測性和規定性** –...

2018-06-07cycadmin閱讀(336)贊(0)

筆者邀請您，先思考： 1 信用評分如何結果過擬合問題？ 2 信用評分如何處理不平衡資料集？ 以滿足科學模型開發的主要標誌 – 嚴謹性，可測試性，可複製性和精確性以及可信度 – 考慮模型驗證以及如何處理不平衡資料非常重...

2018-06-07cycadmin閱讀(460)贊(0)

熱談人工智慧的應用和未來之餘，您是否更想知道自己的企業要怎樣開始行動，如何開啟“深度學習”來解決行業問題，實現行業 + AI，搶佔制勝先機？  為了幫助更多的開發人員和企業邁入人工智慧之路，英偉達深度學習學院 （NVIDIA Deep Le...

2018-06-07cycadmin閱讀(340)贊(0)

作者丨餘唯民 & 雷芳涵 學校丨清華大學本科在讀 Github丨https://github.com/yuweiming70 曾幾何時，小學的我們上機課時最喜歡擺弄的就是 word 的藝術字，醜陋的效果並不能阻擋我們在每個角落塞進...

2018-06-06cycadmin閱讀(364)贊(0)

筆者邀請您，先思考： 1 信用評分卡如何開發？ 評分卡開發描述瞭如何將資料轉化為評分卡模型，假設資料準備和初始變數選擇過程（過濾）已完成，並且已過濾的訓練資料集可用於模型構建過程。 開發過程包含四個主要部分：變數轉換，使用邏輯回歸的模型訓練...

2018-06-06cycadmin閱讀(258)贊(0)

筆者邀請您，先思考： 1 信用評分卡如何變數選擇？ 2 變數選擇有哪些方法以及如何實現？ “以少勝多”是信用智慧的主要理念，信用風險模型是實現這一標的的手段。 透過使用自動化流程並專註於關鍵資訊，信用決策可以在幾秒鐘內完成 – ...

2018-06-06cycadmin閱讀(309)贊(0)

在碎片化閱讀充斥眼球的時代，越來越少的人會去關註每篇論文背後的探索和思考。 在這個欄目裡，你會快速 get 每篇精選論文的亮點和痛點，時刻緊跟 AI 前沿成果。 點選本文底部的「閱讀原文」即刻加入社群，檢視更多最新論文推薦。 這是 Pape...

2018-06-06cycadmin閱讀(455)贊(0)

筆者邀請您，先思考： 1 信用評分卡如何做分割？ 2 信用評分卡如何解決拒絕推斷？ “細分和拒絕推斷，還是保持簡單？ – 這是個問題！” 本文探討了計分卡開發過程中經常需要解決的另外兩個方面：分割和拒絕推理（RI）。 分割 多少...

2018-06-05cycadmin閱讀(321)贊(0)

    推薦一本2018年初釋出的，由佐治亞理工學院互動計算學院副教授Jacob Eisenstein編寫的深度學習與自然語言處理的教材。這本書由淺入深，在詳細、全面介紹了自然語言處理相關的基礎知識之上，結合了最新的深度學習技術，詳細介紹了...

2018-06-05cycadmin閱讀(286)贊(0)

筆者邀請您，先思考： 1 信用評分卡如何做資料準備？ 2 您怎麼理解探索性資料分析？如何做探索性資料分析？ “垃圾進出垃圾”是電腦科學中常用的公理，也是對專案成功的威脅 – 輸出質量在很大程度上取決於輸入的質量。 因此，**資...