金融行业解决方案

在科技融入金融业务的数字化转型中,应用云计算、大数据、人工智能、区块链、5G等最新科技到银行、保险、证券等金融业务发展中,金融业务流程正在被重塑,从而实现产业升级。通过金融专区、全栈专属云安全合规部署和全栈的创新技术能力,助力金融客户实现业务的敏捷创新、智能化升级等数字化转型目标

 
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    机器学习金融模型 更多内容
  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • FPGA加速型

    想选择。 机器学习机器学习中多层神经网络需要大量计算资源,其中训练过程需要处理海量的数据,推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中, FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势,可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路,满足机器学习中海量计算和

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  • 概述

    文件管理是 可信智能计算服务 提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件,通过该功能即可将模型文件上传到数据目录,并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件,提高了易用性及可维护性。 使用场景:管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。 父主题: 可信联邦学习作业

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  • Standard自动学习

    提供“自动学习白盒化”能力,开放模型参数、自动生成模型,实现模板化开发,提高开发效率 采用自动深度学习技术,通过迁移学习(只通过少量数据生成高质量的模型),多维度下的模型架构自动设计(神经网络搜索和自适应模型调优),和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术,基于

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  • 问答模型训练(可选)

    旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习:选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习:选择量级“中量级”或“重量级”,选填“模型描述”。

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  • 可信智能计算服务 TICS

    特征的多行样本进行联邦机器学习,联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习,适用于参与者训练样本ID重叠较多,而数据特征重叠较少的情况,联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习,联合建模。 已发布区域:北京四、北京二

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  • GS

    GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名,决定训练和预测调用的函数接口,目前只实现了rlstm,方便后续扩展。

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  • GS_OPT_MODEL

    GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名,决定训练和预测调用的函数接口,目前只实现了rlstm,方便后续扩展。

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  • GS_OPT_MODEL

    行计划时间预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 oid oid 数据库对象id。 template_name name 机器学习模型的模板名,决定训练和预测调用的函数接

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  • AI开发基本流程介绍

    还缺少某一部分数据源,反复调整优化。 训练模型 俗称“建模”,指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析,从中发现因果关系、内部联系和业务规律,为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型模型可以应用到新的数据中,得到预测、评价等结果。

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  • 方案概述

    lArts在线服务获取预测结果,并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托,用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台 ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型,无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。

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  • 方案概述

    lArts在线服务获取预测结果,并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托,用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型,无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelA

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  • Standard Workflow

    Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具,核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流,每个步骤都是一个可管理的组件,可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程,使团队能够大规模执行AI任务,并提高模型生成的效率。 ModelArts

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  • 方案概述

    方案概述 应用场景 金融4.0时代,金融机构需要应对数字化转型,提升客户线上体验,同时确保数据安全与合规。神策数据推出了以客户为中心的数字化运营平台,帮助金融企业构建数字化运营体系,实现用户行为洞察,提升线上服务体验,加强数据资产管理。 通过本方案,企业可以实现: 客户数据分析驱

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    账号下的所有 CTS 追踪器未追踪指定的OBS桶,视为“不合规” mrs-cluster-kerberos-enabled MRS 集群开启kerberos认证 mrs MRS集群未开启kerberos认证,视为“不合规” mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定弹性公网IP mrs

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  • 计费说明

    基于脱敏数据,训练深度学习机器学习模型,形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务,基于脱敏数据,训练深度学习机器学习模型,形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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