Публикации по теме 'banking'
AI и ML играют огромную роль в обнаружении мошенничества и соблюдении требований для банков
Интеграция AI/ML в банковскую отрасль оказалась революционной.
Ранее мы рассмотрели разнообразие приложений ИИ в банковских и финансовых учреждениях, а также препятствия, с которыми банки столкнутся при внедрении искусственного интеллекта. А пока давайте углубимся в роль ИИ в обнаружении мошенничества и соблюдении требований для банков — тема, интересующая многих генеральных и ИТ-директоров!
Присоединяйтесь к нашему Всемирному вебинару по искусственному интеллекту — познакомьтесь с..
Варианты использования машинного обучения в финансах, банковском деле и страховании
Использование машинного обучения в финансах
Бизнес в настоящее время, особенно в финансовом секторе, становится все более и более сложным. Чтобы справиться с этим рыночным сдвигом, финансовые секторы вкладывают огромные средства, чтобы автоматизировать вещи и фактически сделать их более точными, используя AI / ML, а автоматизация фактически сделала вещи более полезными, когда модели ML используют аналитические идеи и превращают их в реальный бизнес. результаты, которые оказались очень..
Обнаружение финансового мошенничества с помощью ИИ
Финансовая отрасль является одной из наиболее уязвимых для мошенничества и отмывания денег. Размер этого рынка делает его прибыльной мишенью для преступников, которые всегда пытаются найти новые способы украсть деньги и уйти с ними незамеченными. Финансовые учреждения обязаны бороться с мошенниками, чтобы не только защитить свою репутацию, но и обезопасить данные своих клиентов от кибератак.
Мир так сильно изменился за последние несколько лет. С оцифровкой повседневной жизни мы теперь..
Создайте машину опорных векторов (SVM) для набора данных по банковскому маркетингу
В этой статье описывается построение SVM, чтобы предсказать, будет ли клиент вкладывать деньги по срочному плану в банк.
Наброски
Обзор набора данных предварительная обработка набора данных SMOTE и разделение набора данных Функциональная инженерия SVM с ядром Оценка
1. Обзор набора данных
url- https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/bank+marketing#
Описание атрибутов
1 - возраст (числовой) 2 - работа: тип работы (категориальный: «администратор», «рабочий»,..
Прогнозирование и предотвращение оттока банковских клиентов с помощью машинного обучения
Обзор
Удержание клиентов является одной из основных целей любой отрасли, основанной на подписке. клиенты могут свободно выбирать из множества поставщиков даже в пределах одной категории продуктов. Несколько неудачных опытов — или даже один — и клиент может уйти. А если потоки неудовлетворенных клиентов будут стекать с одного места на другое, то и материальные потери, и репутационный ущерб будут огромными.
Что ожидать
В этой статье я собираюсь показать вам, как запачкать руки для..
Лучший возраст для начала кодирования
Кодирование связано с созданием или программированием ПК посредством изобретательской стратегии, предписывающей ПК выполнять различные действия. Это достигается с помощью кодов или нескольких рекомендаций, необходимых для того, чтобы ПК действовал предпочтительным образом. По сути, коды представляют собой серию источников информации, действий, результатов и ответов. В этот продвинутый период способности к кодированию чрезвычайно важны для людей в большинстве отраслей. Различные..
Прогнозирование оттока с помощью искусственных нейронных сетей
Простое руководство по внедрению искусственных нейронных сетей для прогнозирования оттока клиентов банка.
Содержание статьи:
что такое нейронная сеть? Как работают нейронные сети? Как реализовать нейронные сети (ANN) в Python? Использование искусственной нейронной сети для прогнозирования оттока клиентов банка. Оценка производительности модели нейронной сети.
Что такое нейронная сеть?
Искусственная нейронная сеть — это вычислительная система, вдохновленная..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..