原文链接：https://www.quora.com/How-is-machine-learning-used-in-finance
机器之心报道 编辑：泽南、杜伟 30% 强制应用商店抽成的时代结束了？ 当地时间 2021 年 8 月 31 日傍晚，韩国国会全体会议通过《电信业务法案》修正案（议案号：2112203）。修正案生效后，在韩国的苹果、谷歌、三星等应用商店被禁止强制软件开发商使用其支付系统，这实际上阻止了平台方对应用内购买活动收取佣金。 韩国是全球第一个立法禁止应用商店垄断的主要经济体，在这之后，其他国家和地区很快效仿，采取类似措施限制美国科技巨头，是可以预见的趋势。 188 名韩国国会议员参与了投票，最终的投票结果是 180
今天，机器学习在金融生态系统的许多阶段扮演着不可或缺的角色。 从审批贷款到管理资产，评估风险。 然而，只有少数技术娴熟的专业人员能准确了解ML如何进入日常金融生活。 现在，由于机器学习，欺诈检测变得容易。 最近的技术进步使金融机构能够探索机器学习技术在客户服务，个人理财和财富管理以及欺诈和风险管理等领域的应用。
古老的大数据技术孕育了云计算，从云计算中衍生出了SaaS、PaaS等云服务，而云服务又让大数据技术在新时代获得了新生。
随着 AI 技术的发展，人类社会正处于火热的智能化革命之中，AI 能力已经渗透到各行各业，在语音、图像以及 NLP 领域，已获得了突破性的进展和效果。
本次报告的几个要点： 移动互联网从创新阶段进入应用阶段，大家更多考虑“我们能用这个来干什么”的问题； GAFA邪恶轴心的体量（年收入、雇员数量、资本投入等）远超前辈Wintel联盟，技术变得更加关键，到最后都是生态体系的竞争； 机器学习已经到了创新阶段，但还有很多问题需要解决，以GAFA为代表的巨头已经开始科学、工程和产品的军备竞赛，在储备基础技术能力的同时，也在寻找各种落地场景以产品化； 新的计算能力和创新模式出现，甚至“移动优先“也已经过时，现在默认是”仅有移动“和”移动原生“，“无障碍计算”帮助人们做
悄然无息中，OPC UA和TSN已然成为了产业的聚焦，即便如此，对于很多企业而言，这似乎还比较遥远，变革的发生总有些不经意的味道，对于缺乏敏锐的人而言，沉湎于过去放佛被温水煮着的青蛙，不知不觉中放松警惕，而OPC UA over TSN实际上正在为“改变”而准备，也正在改变着我们的产业。
大约有那么两三年了，“互联网+”，“大数据”，“云计算”这些词语，出现在大众面前，这些词语还被政府官员和“创业者”们天天挂在嘴边，真是搞不懂，自己心里根本不明白这是怎么一回事。 说个小的事情，和本文没有什么太多的联系，算是我自己的吐槽罢了， 被这些人（指第一段的人）搞得，有什么小生和一些创业的小子在找我的时候，“我们是依托于云计算，将我们的产品360°无缝链到我们每一个客户的手中，基于互联网+的理论和思想，再通过我们的生态链......”我听他（这位是个学生，以为朋友把我推荐给他）一顿
在科技的快速发展中，生成式AI（Generative AI）逐渐成为创新的重要驱动力。它通过学习大量数据来生成新内容，应用广泛，包括文本生成、图像生成、音乐创作和代码生成。各大云厂商都提供了丰富的AI服务，使企业和开发者能够更方便地构建和部署生成式AI应用。本文将详细对比AWS、GCP、Azure、阿里云和腾讯云在生成式AI方面的云服务。
在金融领域，机器学习可能会产生神奇的效果，尽管它本身并没有什么神奇之处(嗯，也许只是一点点)。然而，机器学习项目的成功更多依赖于构建高效的基础结构、收集适当的数据集和应用正确的算法。
T客汇官网：tikehui.com 撰文 | 杨丽 近日，国外著名投资机构First Mark的创始人Mark Turck再次公布了2017年大数据产业生态全景图（Big Data Landscape
通过构建小程序，企业可以更加方便快捷地为用户提供优质的服务和产品，同时也可以更好地引入第三方生态系统，拓展企业的商业模式和增长空间。此外，小程序技术的应用也在不断创新和拓展，例如小程序联合登录、小程序支付、小程序数据分析等，为企业带来更多的商业机遇和竞争优势。因此，新零售企业和超级App在发展战略中应该充分考虑小程序技术的应用，抢占移动互联网市场的制高点，提高企业的竞争力和用户满意度，实现持续的商业增长和成功。小程序技术已经成为了新零售企业和超级App发展的重要趋势。 超级App的概念在全球范围内逐渐被接受和采用。
周一 (美国时间 8 月 6 日) 我们发布了 Android 9 Pie。在持续推动 Android 平台发展的同时，我们也一直在寻求新的方法，帮助您提高应用的分发效率，让更多用户发现和喜爱上您的作品，并提升我们生态系统的整体安全性。Google Play 今年取得了一系列重要的里程碑，助力开发者获得更多用户：
IDC MarketScape2021年度《Asia/Pacific (Excluding Japan) Vision Artificial Intelligence Software Platform 2021 Vendor Assessment 》评估报告最新出炉： 国际行业研究机构IDC发布的“2021年亚太地区（不包括日本）视觉人工智能软件平台供应商”评估中，腾讯云AI视觉能力位列中国厂商战略维度第一！ 腾讯很早就开始在AI技术领域布局和研究，并基于游戏、社交、移动支付等领域的优势地位，逐渐在计
在过往，广告营销往往依赖于经验判断、市场调研和广泛的媒体投放，试图以量取胜，覆盖尽可能多的潜在消费者。然而，这种方式不仅成本高昂，而且效率低下，大量广告资源被浪费在对产品不感兴趣或无需求的受众身上。随着消费者行为日益多元化、个性化，以及信息获取渠道的碎片化，传统的广告营销策略显得愈发力不从心。
AI科技评论按：4月9日，CITE 2017第五届深圳国际电子信息博览会盛大开幕。腾讯AI实验室主任张潼亮相峰会，并分享了三项内容：如何构建AI生态、AI时代的关键要素、腾讯AI Lab的研究和应用方向。 如何构建AI生态？ 怎样构建AI生态呢？在AI Lab看来，有三个非常重要的因素。 第一个因素是我们希望能够建立一个纵向的政产学研用合作机制。如果进行顺利，这能够加快学校研究的产业化落地，为产品服务。腾讯 AI lab是企业里的研究机构，它有一个承上启下的作用，包括与产品的结合，与学校和政府的结合
Stephen Brobst是个不折不扣的开源拥护者，不过在他眼中，给开源贡献存在着很多的方式，就比如Teradata通过将平台开放出来，让用户可以便捷地集成自己所需的开源技术。 2014年，Apache Spark无疑是大家讨论最多的开源大数据平台，它通过集成流计算、图计算、机器学习等组件以获得更广泛的使用场景，时下已获得Cloudera、Hortonworks、Intel、Datastax、MapR、Pivotal等众多公司的支持。因此，在Spark飞速发展的当下，Teradata提出的以统一数据架构（
AI科技评论按：如果您觉得，是时候给自己的手机应用添加一些热门的机器学习或深度学习算法.....这是个好想法！但您会怎么选择？致力于提供算法服务及小白科普的咨询师 Matthijs Hollemans 近期在博客上分享了他的一些心得体会，AI科技评论独家编译，未经许可不得转载。 绝大多数机器学习实现方法的步骤不外乎如下三点： 采集数据 利用采集的数据来训练一个模型 使用该模型进行预测 假设想做一个“名人匹配 （celebrity match） ”的应用程序，告诉用户他们和哪位名人最相似。首先收集众多名人
最近，一些气象公众号讨论了气象领域的云计算和数据平台的问题，具体可以参考 美国气象行业如何应用云计算？气象业务该不该在线？
【新智元导读】Bloomberg Beta 团队回顾总结全球机器学习 2016 一年发展，总结技术、应用、产业等各方面并展望未来。核心请看他们绘制的《机器学习生态全景图 3.0》。 （文／Bloomberg Beta 团队）大约一年前，我们发表了一份《年度机器智能公司生态全景图》（The current state of machine intelligence 2.0），从那时起我们有幸见证了这个领域的很多活动。今年的 3.0 版生态全景图，比两年前的第一版增加了三分之一的公司，而且更加详细、尽量全面，但
【数据猿导读】SambaNova Systems是一家专门为AI设备生产芯片的创业公司。最近，公司因获得了5600万美元A轮融资而进入大众视野。本轮融资由风险投资机构GV领投，Redline Capital和Atlantic Bridge Ventures跟投 编译 | 金又南 SambaNova Systems是一家专门为AI设备生产芯片的创业公司。最近，公司因获得了5600万美元A轮融资而进入大众视野。本轮融资由风险投资机构GV领投，Redline Capital和Atlantic Bridge V
IDC MarketScape2021年度《Asia/Pacific (Excluding Japan) Vision Artificial Intelligence Software Platform 2021 Vendor Assessment 》评估报告最新出炉： 国际行业研究机构IDC发布的“2021年亚太地区（不包括日本）视觉人工智能软件平台供应商”评估中，腾讯云AI视觉能力位列中国厂商战略维度第一！ 腾讯很早就开始在AI技术领域布局和研究，并基于游戏、社交、移动支付等领域的优势地位，逐
在 Forrester 最新发布的《Now Tech: Predictive Analytics And Machine Learning In China, Q3 2020》报告中，腾讯云在国内众多预测分析和机器学习领域厂商中遥遥领先，跃居第一阵营。 Forrester Now Tech是 Forrester 机构在中国乃至全球范围内具有影响力最大、市场认可度最高的报告系列之一，旨在为企业 IT 决策、产品选型等提供基于市场规模、产品功能维度的价值参考。 作为中国最大的人工智能服务提供商，腾讯云在机器学习
前言 如今，数据科学变得越来越复杂。这种复杂性由下面三个因素导致： 增长的数据生产能力 —— 环视四周，数的出多少个能产生数据的设备呢？如果你用笔记本电脑来浏览本文的话算一个，如果身边有智能手机（以及安装的APPs）的话再加一个，如果带了健身手环的话还要加一个，驾驶的汽车（有些情况下）也算一个 —— 它们都在持续不断地生产数据。现在设想今后几 年内的情景，你所使用的冰箱、家里的温度调节器、穿戴的衣物、兜内的钢笔以及喝水的水壶都会嵌入传感器，不断向数据科学家（和数据库）传输数据用来分析。 低廉的数据存储成本
从亚马逊到Facebook，再到谷歌和微软，全球最顶尖、最有影响力的技术公司都将目光转向了人工智能（AI）。本文将介绍AI、机器学习以及深度学习，其中着重介绍深度学习是如何工作的，以及深度学习为何直到今天才开始成熟，最后，介绍开源的深度学习框架。
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 姜范波，任杰，Sophie Google于今早在旧金山举行的Google Cloud Next会议上确认将收购数据科学竞赛平台Kaggle，但没有公开收购条款细节。 图：2017年3月9日Kaggle社区最新排名 这项收购并不出人意料。Kaggle在平台上拥有50万数据科学家，它将使Google能够立即在AI社区中拓展其覆盖范围。随着谷歌与亚马逊在云计算领域的竞争难分伯仲，它将需要尽可能多的制胜点。 这也将帮助谷歌在数据科学社区中更加扎实地确立其品牌——尽管得
Superapp（“超级App”）最近甚嚣尘上，甚至在香港科技周专门组织了一个围绕superapp的圆桌论坛，很可能是这个概念出现以来，首次在金融行业的严肃讨论。怎么国内市场“司空见惯”的超级App，成了Gartner的2023年十大战略技术趋势预测中的一种。
Industry Bi-weekly 是全球人工智能行业重点事件评论类双周报。我们会在海量的新闻和事件中，摘取最具行业价值的事件，并提供独到的分析评论，供从业者参考。以下是本期 Industry Bi-weekly 的节选内容。完整内容点击“阅读原文”即可购买。 Amazon 和 Microsoft 再次达成深度合作 近日，Amazon 和 Microsoft 在人工智能方面再次进行全面合作，这已经是近几个月来的第二次深度合作，而 Google 被搁置在边缘地带。上周四，两家公司共同推出新的「Gluon
随着移动互联网的进一步发展，新概念频出，最引人瞩目的当属“超级APP”，即那些拥有庞大的用户数，成为用户手机上的“装机必备”的基础应用。
准确地说这个时代，不能称之为推荐系统的时代，这一个时代未能给每个用户构建属于他的推荐结果，没有很好地解决个性化长尾问题，所以这个可以叫前推荐时代。
AIGC（AI-Generated Content）是指通过人工智能技术生成内容的过程。它涉及到一系列的技术和工具，包括自然语言处理、机器学习、深度学习等，通过这些技术和工具，人工智能可以自动地生成文本、图片、音频、视频等各种形式的内容。
2009年，Gartner发布2010年全球Top10技术趋势，高级分析取代上一年列第二位的BI，成为2010年第二位新技术；2011年，麦肯锡全球研究院（MGI）发布了报告《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿阵地》，预测高级分析这一职位对于数据科学家人才的需求缺口到2018年将达到14万～19万。从此，数据科学家成为最抢手的职业，以大数据为花名的数据科学得到了全球从政府到各行各业的青睐，并因此得以持续迅猛发展。
来源 ：中欧商业评论 作者：24晓识 ---- 回望封王之路，Salesforce牢牢把握住了每一个爆发节点，并结合市场特征不断尝试新的变革。一路带领CRM单一产品，从工具走向平台，走向社交网络，如今又走向AI。巨头正是这样，一步步演化而来。 1996年，长了一张“硅谷最大的嘴”的甲骨文高级副总裁马克·贝尼奥夫31岁，早早感受到了“职场中年危机”，他觉得自己似乎把大半辈子都卖给了公司，是时候静下心来好好思考未来了。 他先是在夏威夷海岛上待了3个月，接着又去印度浪了2个月，期间虽然身在东方，却心系
在这个时代背景下，信息爆炸与长尾问题普遍发生，而解决方案之一是个性化推荐技术，那具体什么是个性化推荐，怎么去实现这一过程呢？这一章读者朋友需要做到的是读完以后，对个性化推荐技术有一个全局宏观的认识，对于细节不用过多地苛求。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 摘自：36氪(ID: wow36kr) 这两年，互联网金融的成长速度让一些不可一世的传统金融巨人也不禁打了个冷战。倒不是因为互联网金融业务的规模真的威胁到了传统金融，而是伴随它而来的这股创新力量让传统金融行业中存在的问题和局限性暴露无遗。所幸，已经有一些人开始意识到问题的紧迫性，当然，还有问题背后所蕴藏的巨大机遇。 Joyce Zhang 就是这些人中的一个。Joyce 是宜信 CEO 唐宁从美国挖来的一位资深大数据专家，现在担任宜信大数据创新中心的总经理。在来宜信之前
摘自：36氪(ID: wow36kr) 这两年，互联网金融的成长速度让一些不可一世的传统金融巨人也不禁打了个冷战。倒不是因为互联网金融业务的规模真的威胁到了传统金融，而是伴随它而来的这股创新力量让传统金融行业中存在的问题和局限性暴露无遗。所幸，已经有一些人开始意识到问题的紧迫性，当然，还有问题背后所蕴藏的巨大机遇。 Joyce Zhang 就是这些人中的一个。Joyce 是宜信 CEO 唐宁从美国挖来的一位资深大数据专家，现在担任宜信大数据创新中心的总经理。在来宜信之前，Joyce 曾经服务过 Hulu、M
精彩内容 青云QingCloud HBase 服务上线，支持 SQL 等高级功能; 七牛云推出技术共享计划，首波直播技术公开课上线; 网易云信亮相WOT, “IM+连麦互动直播”云服务; 用友首推“数
云计算机器学习平台，有时也被称为机器学习即服务(MLaaS)解决方案，可以让企业更加轻松地采用人工智能(AI)。但专家表示，中小企业在考虑采用这些服务之前应该考虑其面临的潜在挑战。 云计算机器学习平台
对机器学习感兴趣是一回事，实际上开始在现场工作是另一回事，实际中，真正开始从事机器学习工程师工作的整体思维方式和具体技能，又是怎样的呢？
金融科技&大数据产品推荐：达观数据—金融平台产品及资讯个性化推荐引擎
2015年12月10-12日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会承办，中国科学院计算技术研究所、北京中科天玑科技有限公司与CSDN共同协办，以“数据安全、深度分析、行业应用”为主题的 2015中国大数据技术大会（Big Data Technology Conference 2015，BDTC 2015）在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。 12日下午的互联网大数据分论坛，滴滴机器学习研究院研发总监刘威、百度主任架构师、机器翻译技术负责人何中军、京东商城大数据研发部负责人刘彦伟、中国人民大学
导读：人工智能日趋普及，并在金融服务领域产生巨大影响。本文作者 Nikolas Badminton 向我们介绍了人工智能在金融服务领域的发展动向，并对其发展趋势作出自己的预测。 人工智能日趋普及，并在金融服务领域产生巨大影响。本文作者 Nikolas Badminton 向我们介绍了人工智能在金融服务领域的发展动向，并对其发展趋势作出自己的预测。 俗话常说：有钱能使鬼推磨。这是个以付款、投资、保险和数十亿交易为核心的分形经济世界，而这个无章的世界很好地印证了所有自然系统的杂乱复杂性，例如活生物体的极速
对于各种热门的机器学习、深度学习课程，你一定了解过不少了。 但上课之后，如何把学出来的这些新方法用在你的工作项目？如何让你的移动应用也能具备机器学习、深度学习的能力？ 具体做这事的话： 你是该自己训练模型，还是用现成的模型？ 你是该用自己的电脑训练，还是在云端上训练？ 你是需要深度学习部署在云端，还是移动端？ 本文将对这些问题作出具体的解答。 作者 | Matthijs Hollemans 编译 | AI100 面对时下大热的机器学习和深度学习，是时候来加强你的移动应用了！ 可你有什么好主意吗？
金融世界处理统计数据和定量数字，使其成为机器学习（ML）的完美领域。 这种工程科学已经应用于医疗，旅游，媒体和零售等不同领域。
过去一周，国际、国内的大数据相关公司都有哪些值得关注的新闻？数据行业都有哪些新观点和新鲜事？DT君为你盘点解读。
机器学习模型在日常生活中发挥着重要作用。 在典型的一天中，您很可能会与某些机器学习模型进行交互，因为它们几乎渗透到我们与之交互的所有数字产品中； 例如，社交媒体服务、虚拟个人助理、搜索引擎和电子邮件托管服务的垃圾邮件过滤。
这是「进击的Coder」的第 638 篇技术分享 编辑：蛋酱、泽南 来源：机器之心 “ 阅读本文大概需要 8 分钟。 ” 从事 AI 技术开发的同学应该知道，GitHub 上有一个 Logo 为笑脸 Emoji 的开源项目：Hugging Face。它的 transformer 模型在 GitHub 拥有 6.2 万 star 量，从当前项目估值来看，一个 Star 价值 1600 美元。 五年前，一家来自纽约的创业公司 Hugging Face 宣布，它为那些颇感无聊的青少年打造了一款 iPhone
Industry Bi-weekly 是全球人工智能行业重点事件评论类双周报。我们会在海量的新闻和事件中，摘取最具行业价值的事件，并提供独到的分析评论，供从业者参考。以下是本期 Industry Bi-weekly 的节选内容。完整内容点击「阅读原文」即可购买。 世纪冤家终成眷属 经过多年的相爱相杀，我们终于看到了英特尔与 AMD 这一对芯片兄弟再次合作。 2017 年 11 月 6 日，英特尔宣布与 AMD 合作，推出最新的核心处理器，该技术可以将该芯片的面积减少 50% 以上。英特尔与 AMD 的上一次
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