Публикации по теме 'fintech'
Как машинное обучение и большие данные меняют будущее управления кредитными рисками
Как машинное обучение и большие данные меняют будущее управления кредитными рисками
После финансового кризиса 2008 года банки по всему миру стали уделять более значительное внимание системам управления рисками, стремясь снизить вероятность новой глобальной экономической рецессии. В этих системах кредитный риск стал одной из основных причин финансового кризиса 2008 года, который приобрел большое значение [I]. Для банка то, может ли клиент заплатить то, что он заимствует, является..
Эффективные примеры использования машинного обучения в личном кредитовании
Машинное обучение быстро растет, поскольку все больше компаний находят способы использовать его для автоматизации и улучшения принятия решений. Это особенно верно для компаний, занимающихся кредитованием физических лиц, в том числе онлайн-кредиторов, филиалов, банков, кредитных союзов, краткосрочных кредиторов и других, где большой объем доступных данных и важность принятия точных решений сделали их особенно ценными. Персональные ссуды, как правило, необеспечены, и заемщику не нужно..
НЛП: Введение в НЛП и анализ настроений
Что и почему можно использовать текст для прогнозирования с помощью искусственного интеллекта
Эта статья знакомит читателей с важной областью искусственного интеллекта, известной как анализ настроений.
Я хочу убедиться, что мы правильно изложили основы анализа настроений в этой статье. Как только у нас будет прочная база, мои последующие статьи объяснят все, что требуется для анализа настроений на основе данных.
Что такое анализ настроений?
Давайте проанализируем, что произошло..
10 лучших вариантов использования ИИ и машинного обучения в финтех-индустрии
В настоящее время многие компании склонны внедрять передовые решения для машинного обучения наряду с специальными решениями ИИ , чтобы выстоять на конкурентном рынке. Аналитика необходима для улучшения результатов, чтобы вы могли повысить эффективность своего бизнеса. Благодаря машинному обучению и искусственному интеллекту легко получить комплексные стратегии для аналитики, которые помогут вам успешно вести свой бизнес. Для этого в структуру данных необходимо включить..
От запуска спутников к инновациям в области банковской безопасности
Как страсть Дэйва Кастильо к AI / ML привела его к Capital One
Дэвид Кастильо, доктор философии Этим летом присоединился к Capital One в качестве нового управляющего вице-президента по машинному обучению. В этой роли Дэйв возглавит исследовательские и стратегические инновационные инициативы Capital One в области искусственного интеллекта и машинного обучения (AI / ML) и рассмотрит, как AI / ML можно использовать в различных областях бизнеса, чтобы сделать банковское дело более..
Профессиональные программисты Python
20 рекомендаций, которые необходимо соблюдать разработчикам Python
В статье содержится список из 20 рекомендаций, которым должны следовать все программисты Python.
Каждое руководство дополнительно поддерживается подходящим фрагментом кода.
1. Используйте f-строки вместо строк C-style и str.format.
blog_number = 1
my_blog = f 'This is my blog number: {blog_number} '
print(my_blog)
This will return This is my blog number: 1
2. Укажите кодировку при чтении текста из внешних..
Как создаются высокоскоростные, отзывчивые и ресурсоемкие приложения?
Если вы когда-либо совершали покупки на крупном сайте электронной коммерции, вы уже являетесь пользователем технологии in-memory. Технология In-Memory позволяет создавать самые быстрые приложения, которые используются для обработки платежей в режиме реального времени, торговли или веб-сайтов электронной коммерции.
Кэширование — это проверенный метод значительного повышения производительности и масштабируемости приложений. Технология in-memory реализует методы кэширования и скрывает..
