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关于深度学习,这里有一份入门公开课(文末福利)

时间:2020-01-11 09:54:43 出处:彩神排列三_神彩排列三官方

数据科学入门到实战,介绍数据科学常用的工具——Python、数学基础及模型,讨论数据科学的前沿领域——大数据和人工智能,包括机器学习领域经典的模型、分布式机器学习、神经网络和淬硬层 学习等。 

• 利用社区发现以及page rank算法(染色算法)进行半监督的学习:LPA算法介绍以及效果展示,page rank算法效果展示。

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本次公开课将从建模的淬硬层 ,介绍互联网金融反欺诈模型的关键——怎么能能从信贷申请数据中提取出有用的底部形态。实际的建模结果表明,信贷申请人的“社交网络”底部形态往往是最有效的。

——异步小编

• 常用的异构网络以及同构网络举例:利用第一联系人、家庭地址等搭建网络;折叠成申请为结点的网络

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3|听课福利

不仅有免费公开课,还有礼物送?

《精通数据科学:从线性回归到淬硬层 学习》

分享的技术和模型即含晒 业内最有效的反欺诈手段,也含晒 了前沿的研究实验方向,具有很大的实用性。

此次分享主要分为另一一好几个 帕累托图,第一帕累托图主要介绍互联网金融反欺诈所用的数据源和模型框架,为分享的第二帕累托图做铺垫;第二帕累托图是分享的重点,将依次介绍

唐亘  

前不久,“逃犯看张学友演唱会被抓”的新闻让不少人都感慨,那我演唱会还能用来干这俩!觉得这都是AI面部识别技术的功劳,在支付、安防等领域,AI面部识别技术有着广泛的应用。在互联网金融信贷风险控制中,.我.我也会借助机器学习和统计分析的模型,对信贷申请者进行“AI面部识别”。即使另一一好几个 微博、一根绳子 .我.我圈哪几个看似平常的个人所有所有社交信息,经过AI模型计算后,才能帮助.我.我识别出哪几个前一天 的“逃犯”——信贷欺诈者。

• 向量化社交网络的意义:向量化社交网络是关键的一步,使得社交网络可不还能能和一些底部形态同时使用,也方便使用经典的算法对社交网络进行聚类或分类。

淬硬层 学习在社交网络中的应用

第一本Python神经网络编程图书

1|分享嘉宾介绍

我是谁?我为哪几个要开公开课

• word2Vec的模型简介

2018年5月新书书单(文末福利)

曾获得复旦大学的数学和计算机双学士学位;巴黎综合理工的金融硕士学位;法国国立统计与经济管理学校的数据科学硕士学位。

唐亘,数据科学家,《精通数据科学:从线性回归到淬硬层 学习》一书作者。热爱并积极参与Apache Spark、 scikit-learn等开源项目。作为讲师和技术顾问为多家机构(包括惠普,华为,复旦大学等)提供百余场技术培训。

针对今天的公开课,有哪几个想法?有哪几个疑问?为哪几个?截止时间6月6日12时,留言+转发本活动到.我.我圈,小编将抽奖选出3读者赠送纸书1本和2张e读版30元异步社区代金券,(留言点赞最多的自动获得一张)。

福利四:今日在异步社区购买《精通数据科学:从线性回归到淬硬层 学习》畅享7折优惠,点击领取优惠券购书。

每天与你分享IT好文。

福利二:选出10名读者,赠送异步社区20元e读版图书现金券一张。

以常用的IT工具—Python为基础,教会读者怎么能能建模以及通过算法实现数据模型,具有很强的实操性。 

在搭建社交网络这俩帕累托图,将主要介绍如下另一一好几个 内容。

• 搭建社交网络的一般步骤:定义节点和边、搭建异构网络、折叠同构网络、社区发现和染色。

• 一度、二度关联的底部形态提取

分享概要

利用染色等方法找到网络中前一天 的欺诈团伙

今日互动

搭建社交网络

分享大纲

利用淬硬层 学习(deepwalk)的方法将网络向量化,并和一些底部形态同时搭建模型

互联网金融的业务简介以及欺诈案例介绍:互联网金融的业务模式、特点以及公司模型介绍;信贷欺诈特点、规模以及宜人贷欺诈案例介绍

• deepwalk简介以及模型效果展示

2|分享题目

适合零基础的你?

反欺诈模型架构以及模型产出物介绍:与风控模型类式,反欺诈的模型产出最少有另一一好几个 ,一是基于逻辑回归生成相应的欺诈评分模型;二是利用决策树生成反欺诈规则。这四种 产出都严重依赖于底部形态提取,不为啥是社交网络的底部形态提取

利用申请数据搭建申请人前一天 申请的“社交网络”

在淬硬层 学习在社交网络中的应用这俩帕累托图,将介绍如下的内容:

4|嘉宾作品

《精通数据科学:从线性回归到淬硬层 学习》

大纲详解

在互联网金融信贷风险控制中,反欺诈识别是不为啥要的一环。在实践中,.我.我常常借助机器学习和统计分析的模型从信贷申请中识别出哪几个前一天 的欺诈者。从建模的淬硬层 来讲,怎么能能从申请数据中提取出有用的底部形态是模型成功的关键,而实际的建模结果表明,申请人前一天 申请的“社交网络”底部形态是最有效的。

互联网金融反欺诈简介

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为读者阐释了数据科学所要处里的核心疑问—数据模型、算法模型的理论内涵和适用范围 

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本书还为读者详解了分布式机器学习、神经网络、淬硬层 学习等大数据和人工智能的前沿技术。

在此前一天 ,工作和研究集中于经济和量化金融,曾参与经合组织(OECD)的研究项目并发表论文,并担任英国在线出版社Packt的技术审稿人。

一份任务管理器员必备的算法书单

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挖掘欺诈团伙

在互联网金融反欺诈简介中将介绍如下另一一好几个 内容。

扫码识别,进入直播间

在挖掘欺诈团伙的这俩帕累托图,将介绍如下的另一一好几个 帕累托图

互联网金融反欺诈(风控)数据源介绍:从来源的淬硬层 来看,数据可不还能能分为实物数据和实物数据;从分类的淬硬层 来看,数据可不还能能分为个人所有所有信息数据、通讯数据、行为数据。这俩帕累托图将简单介绍不同数据的大致用法,并为中间的社交网络做准备

阅读原文

在数据学科的淬硬层 ,融合了数学、计算机科学、计量经济学的精髓

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2018年4月新书书单

福利一:公开课开始,将选出提问的3名读者,赠送唐亘作品《精通数据科学:从线性回归到淬硬层 学习》一本。

分享题目:“社交网络”分析在互联网金融反欺诈中的应用

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