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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    金融机器学习建模 更多内容
  • 问答模型训练(可选)

    高级版、专业版、旗舰版机器人支持轻量级深度学习。 重量级深度学习:适用于对问答精准度要求很高的场景,扩展问越多,效果提升越明显。 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。

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  • 修订记录

    更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节,加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化,更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节,针对AutoML自动机器学习,输出场景化资料。 模型管理界面优化,更新模型管理。

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  • 创建模型

    建模型 功能介绍 创建模型。 URI POST /v1/{project_id}/drug-models 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID,您可以从获取项目ID中获取。 最小长度:1 最大长度:128 请求参数 表2

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  • 新建模板

    建模板 功能介绍 该API在 DLI 服务中新建一个用户模板,最多100个。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI URI格式 POST /v1.0/{project_id}/streaming/job-templates 参数说明 表1 URI参数说明 参数名称

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  • 构建模型

    建模型 2.4.1构建模型的元素要与指定的构建模型层次结构保持一致 详细描述 在构建模型中创建构建元素,构建元素在架构树中与上下级元素的关系层级结构要与构建模型架构方案配置定义的层次结构一致,即该构建元素与上层父级元素、下层子级元素的父子关系(也称上下层级关系)、以及它们之间的

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  • 设备建模&发放

    设备建模&发放 创建产品 使用物联网平台的第一步就是在控制台创建产品。产品是设备的集合,是指某一类具有相同能力或特征的设备的合集被称为一款产品。 访问IoT边缘,单击“管理控制台”进入IoT边缘控制台。 在左侧导航栏选择“边缘节点 > 设备建模”进入页面。 单击右上角“创建产品”

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  • 设备建模&发放

    设备建模&发放 创建产品 使用物联网平台的第一步就是在控制台创建产品。产品是设备的集合,是指某一类具有相同能力或特征的设备的合集被称为一款产品。 访问IoT边缘,单击“管理控制台”进入IoT边缘控制台。 在左侧导航栏选择“边缘节点 > 设备建模”进入页面。 单击右上角“创建产品”

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  • 设备建模&发放

    设备建模&发放 请参照设备建模&发放。 父主题: 集成ModuleSDK进行数据采集

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  • 关系建模接口

    关系建模接口 查找表模型列表 创建表模型 更新表模型 删除表模型 查询关系 查看关系详情 查询模型下所有关系 查看表模型详情 获取模型 新建模型工作区 更新模型工作区 删除模型工作区 查询模型详情 查询目的表和字段(待下线) 导出模型中表的DDL语句 父主题: 数据架构API

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  • 产品功能

    护数据使用方的数据查询和搜索条件,避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。

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  • AI开发基本流程介绍

    AI(人工智能)是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析,一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

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  • 基本概念

    基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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  • 合规规则包示例模板

    适用于 云审计 服务( CTS )的最佳实践 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 适用于自动驾驶场景的合规实践 资源开启公网访问最佳实践 适用于日志和监控的最佳实践 适用于空闲资产管理的最佳实践 华为云架构可靠性最佳实践 适用于中国香港金融管理局的标准合规包 适用于中小企业的ENISA的标准合规包

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  • 示例模板概述

    配置审计 服务控制台当前提供如下合规规则包的示例模板: 等保三级2.0规范检查的标准合规包 适用于金融行业的合规实践 华为云网络安全合规实践 适用于统一身份认证服务(IAM)的最佳实践 适用于云监控服务(CES)的最佳实践 适用于计算服务的最佳实践 适用于弹性云服务器(E CS )的最佳实践

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • 异常检测

    异常检测 异常检测应用场景相当广泛,包括了入侵检测,金融诈骗检测,传感器数据监控,医疗诊断和自然数据检测等。异常检测经典算法包括统计建模方法,基于距离计算方法,线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法: One-pass算法,O(1)均摊时空复杂度。 随机

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  • ModelArts

    ModelArts不仅支持自动学习功能,还预置了多种已训练好的模型,同时集成了Jupyter Notebook,提供在线的代码开发环境。 业务开发者 使用自动学习建模型 AI初学者 使用自定义算法构建模 免费体验 ModelArts 免费体验CodeLab 自动学习 口罩检测(使用新版自动学习实现物体检测)

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  • 创建模型

    建模型 构造一个模型。HiLens kit可以使用昇腾310芯片支持的模型来进行推理,使用此方法来构造一个后续用于推理的模型。模型构造失败则会抛出一个CreateError,并在日志上打印出错误码(例如0x1013011为模型路径错误)。当返回的对象被析构时,对应的模型资源也被释放。

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  • 班组建模

    班组建模 组长系数与组员系数决定了,这个班组的工资计算逻辑;班组长是组员的一份子,所以需要维护组员后,再在编辑中选择该班组中的班组长 基本信息 单击菜单列表中基础建模下的班组建模,右侧出现班组信息 图1 班组建模 新增班组(进入到班组建模界面、单击新增、填写基本信息、单击确认) 图2

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  • 云端建模简介

    云端建模简介 云端建模是一种实现开箱即用,随时随地无工作站的建模服务。主要包括数据导入、区块应用、空三计算、三维重建等功能,支持专业建模、快速建模多种实景三维体验。 在建模前,您需要了解下三维实景建模的基本概念。 父主题: 实景三维建模

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