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三问(why?what?how?)金融领域的机器学习

机器学习可能会很有魔力,即使它背后没有魔法。尽管如此,机器学习项目的成功更多地取决于构建高效的基础架构,收集合适的数据集以及应用正确的算法。 机器学习已经在金融服务行业中取得重大进展。让我们看看为什么金融公司可以通过AI和机器学习实现什么解决方案,以及他们如何应用这项技术。 定义 我们可以将机器学习定义为数据科学的一个子集,它使用统计模型来绘制洞察并进行预测。下图解释了人工智能,数据科学和机器学习之间的关系。为了简单起见,我们在这篇文章中专注于机器学习。 机器学习解决方案的神奇之处在于,他们可以从经验中学习而无需明确编程。简而言之,你需要选择模型并将数据提供给它们。然后,模型会自动调整其参数以改善结果。 数据科学家使用现有数据集训练机器学习模型,然后将训练有素的模型应用于现实生活中。 模型作为后台进程运行,并根据其训练方式自动提供结果。数据科

HyperLedger Fabric 1.2 区块链应用场景(3.1)

比特币是区块链应用最早的场景,随着比特币安全稳定运行多年以后,数字货币的场景应用遍地开花,各种山寨币泛滥,通过ICO(Initial Coin Offering 首次币发行)就能融到大量资金,上市后的数字货币就像股票一样可以进自由交易,这类应用主流称为区块链1.0。 技术人员通过对比特币等数字货币的技术研究,梳理出数字货币中涉及的各类技术,如加密算法、端对端传输、共识算法,提炼并形成区块链架构理论;在区块链1.0架构的基础上,加上智能合约,应用扩展到金融领域,解决跨境支付与结算、证券发行与交易、贸易金融等行业痛点,可以大幅减少人工核对工作,为金融机构节省成本,形成了区块链2.0。 在金融领域区块链的快速落地的同时,区块链发展到3.0时代,各种行业使用区块链技术去解决本行业的痛点,区块链去中心化、不可篡改和数据本地化存储的特性,给传统的架构方式带来了变革,最终改善人类互信的社会关系。 各类行业应用场景如下:

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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