Публикации по теме 'fintech'
4 вопроса, которые помогут вам вызвать BS на AI
4 вопроса, которые помогут вам вызвать BS на AI
Использование программного обеспечения искусственного интеллекта (ИИ) — отличная идея, если это программное обеспечение искусственного интеллекта действительно полезно. Звучит очевидно, но на удивление это не так.
Урвиш Ваши, вице-президент по глобальному маркетингу, HighRadius
При продуманном внедрении продукты на основе ИИ могут помочь вашей компании улучшить взаимодействие с клиентами, реструктурировать процессы бэк-офиса и..
Боты с Уолл-стрит: создание платформы для автоматической торговли акциями на основе искусственного интеллекта…
Проект UTMIST Джека Кая, Лизы Ю, Юнву (Итана) Чоя, Дунфан Цуя, Алаапа Гранди, Деметра Жураса, Кевина Ми, Ян Цюя, Чжэньхай (Джоэл) Цюань, Томаса Верта.
Проект Wall Street Bots — это шестимесячная задача по созданию платформы для торговли акциями с использованием методов анализа данных и машинного обучения. Конечный продукт предназначен для обеспечения аутентификации пользователей, осуществления торговли, создания портфелей и использования автоматической балансировки портфеля с помощью..
Так ли непредсказуемы фондовые рынки, как мы думаем?
Несмотря на то, что на пути алго-трейдинга стоит множество проблем, передовые технологии искусственного интеллекта могут помочь вам обыграть рынки.
I Know First — это компания, которая занимается ежедневным прогнозированием фондового рынка и использует продвинутый искусственный интеллект для прогнозирования динамики более 10 000 финансовых инструментов.
Возникновение машинного обучения и вездесущих ИИ ставит перед человечеством множество вопросов, поскольку оно вступает в эпоху,..
Как сохранить обученные модели машинного обучения?
Сохраните и перезагрузите обученные модели машинного обучения в Python
Одним из ключевых шагов в рабочем процессе машинного обучения является сохранение обученной модели машинного обучения. В этой статье рассказывается, как мы можем сохранить и затем загрузить обученные модели машинного обучения.
Рекомендуется разделить ваш набор данных на три части:
Обучение: 60% Проверка: 20% Тест: 20%
После обучения модели на обучающем наборе модель проверяется и тестируется на..
Выбор и подготовка данных блокчейна для проектов машинного обучения
Данные — это основа любой модели машинного обучения. Вот как бороться с предвзятостью, перекрестным загрязнением и нечисловыми входными данными.
Данные — это основа любой модели машинного обучения. Действительно, есть сходство между данными, необходимыми для машинного обучения, и любым другим проектом, ориентированным на данные. Во всех видах проектов руководители высшего звена должны проявлять надлежащий уровень осмотрительности, чтобы гарантировать, что данные надежны,..
Открытое письмо Big Bank Co
Привет, большой банк,
Я знаю, что искусственный интеллект, блокчейн и множество других модных слов отлично звучат. Эти технологии многообещающи, но я просто хочу убедиться, что вы это знаете, вам не нужен ИИ, блокчейн, НЛП или машинное обучение… по крайней мере, пока.
Это не значит, что вам не следует изучать и знакомиться с этими технологиями. Это просто означает, что, может быть, просто возможно, время для вас не совсем подходящее.
Ожидание в почтовом отделении приятнее, чем..
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
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..