Apprendre la machine aujourd'hui est devenu un sujet brûlant de cette époque. Les machines d'apprentissage existent déjà depuis des décennies, mais jusqu'à ce que nous utilisions cette technologie récemment.

Ensuite, examinons l'historique des machines:

Premièrement, comment a-t-il été exécuté?

Le système de traitement et l'algorithme des machines d'apprentissage (ML) sont principalement prédits par des données et des modes dans lesquels des données sont cachées dans des données. Il convient de mentionner que l'apprentissage est dans l'intelligence artificielle (AI), tandis que l'intelligence artificielle recouper davantage de données et explorer les connaissances.

Lundi, apprendre la machine (ML) Autres utilisations

Les machines d'apprentissage peuvent également être utilisées pour les éléments suivants:

Soins de santé: Déterminez les clients des produits à haut risque; Optimiser la précision de diagnostic; Améliorer les coûts du plan de santé.

Société: activités de publicité prédictive; Prédire les sentiments des consommateurs ou de leurs commentaires.

Aviation: Boom rembourrég des prévisions musculaires; Prédire la capacité pilote; Prédire les itinéraires.

Il existe également d'autres industries qui espèrent également avoir une valeur commerciale en utilisant cette technique. En fait, selon l'enquête mondiale sur le QI mondial 2017, 54% des agences investissent dans des machines d'intelligence artificielle et d'apprentissage.

Mardi, comment complète-t-il?
La tâche d'apprendre la machine est divisée en trois catégories.
1. Surveiller ML
Dans la plupart des cas, la machine d'apprentissage dépend des données marquées comme des données correctes ou incorrectes.

Exemple: l'enseignement informatique identifiera les transactions de fraude potentielles ou frauduleuses basées sur des étiquettes de négociation complétées par des personnes pour assurer des données de haute qualité. Après avoir compris la différence entre transactions frauduleuses et transactions frauduleuses, ML classera automatiquement les nouvelles données de transaction pour obtenir une fraude potentielle.

2, ML n'est pas surveillé

différente de la commande, différente et magiqueLes mathématiques nécessitent plus de données.

Exemple: dans le cas de la fraude, de nombreuses propriétés différentes et certaines valeurs de transaction sont fournies, en fonction des caractéristiques et des caractéristiques de la description du capital de la transaction, la transaction peut être divisée en deux groupes différents.
3, Soulevez ML

Par exemple: Apprendre à jouer au jeu de société populaire O'Sero, ML recevra des informations sur les joueurs pour gagner ou perdre. Le programme ne marque pas toutes les actions de la base de données pour gagner ou perdre, mais vous pouvez connaître le résultat final de l'ensemble du jeu. Après cela, ML peut créer de nombreux jeux différents, chaque fois que vous faites attention à l'action conduit à une combinaison.

4, certaines méthodes courantes

ML en utilisant de nombreuses méthodes d'apprentissage différentes, les suivantes introduiront certaines des méthodes les plus populaires.

1, des arbres de décision d'étude
Un modèle prévisible, en cartographiant l'observation du projet, des conclusions tirées; Utiliser le systèmeDécider des boutons de décision lorsque vous répondez progressivement, vous pouvez classer les transactions dans la fraude ou la fraude.
2, Études de régression
Retour L'apprentissage est l'un des outils académiques et des outils de mesure les plus utilisés. Il peut fournir des prédictions en apprenant des dépendances entre les variables et les dépendances.
3, de simples bayes d'apprentissage
Il s'agit d'un modèle graphique de probabilité représentant un ensemble de variables aléatoires et son indépendance conditionnelle; Par exemple, la quantité de fraude et de négociation, la relation entre l'âge, le comportement, le comportement, etc.
4, l'apprentissage du réseau neuronal
Les réseaux neurologiques incluent une multicouche cachée, imitant le comportement du cerveau humain. L'apprentissage profond se compose de nombreux réseaux nerveux.

Année, utilisez la machine d'apprentissage de la machine pour lutter contre la fraude financière

car une fraude financière a apporté une réputation financière et des dommages aux entreprises, de nombreuses préoccupations sont dues. Des millions de famillesÊtre trompé chaque année, avec des centaines de millions de dollars.

Une fois, une communauté financière appelée Université a décidé de payer 16,5 milliards de dollars pour résoudre le cas frauduleux financier. Compte tenu de toutes ces situations, des outils d'exploitation des données et des technologies permettent de détecter des activités ou des événements de fraude possibles.
Avant d'étudier la technologie d'exploitation de données peut identifier des activités frauduleuses, d'abord vérifier la fraude selon une enquête commune de la criminalité économique en 2016.

Sixième, trois algorithmes et le Première prévision des risques de Zha'pian

Trois algorithmes prédit le principal risque et les cas suivants:

Classification: Utilisé pour créer des valeurs possibles (c'est vrai, faux, oui, non, o, 1, etc.). Ce type de technologie technologique peut catégoriser des dettes spécifiques basées sur différentes prédictions pour devenir «bonnes» ou «mauvais».

Réseau nerveux: sur les événementsLe grand matériau contient des cellules nerveuses et des boutons cachés qui présentent de meilleurs résultats. Cette approche est souvent utilisée pour effectuer des prévisions de cote de crédit utilisant plusieurs variables démographiques, d'âge et d'autres variables telles que des intrants. Forêt de décision aléatoire: méthodes d'apprentissage de la classification. Ils ont construit de nombreuses décisions lors de la formation et du type de sortie (en mode de classification). Ceci est largement utilisé pour faire une prédiction de risque de crédit.

Les points M-Point sont un autre nouveau modèle mathématique dans le domaine des rapports financiers. Le modèle utilise le ratio financier et huit variables pour déterminer si une organisation a sa manipulation de propriété ou non. Ces variables sont construites selon les données des états financiers de la société. Après le calcul, les points M sont créés pour décrire le niveau de surplus manipulé. Notez qu'il s'agit d'un modèle de probabilité, il ne reconnaît pas le pilote de précision à 100%.

Les avantages des machines d'apprentissage sont principalement:

en intégrant la NHANH, décision axée sur les données: machines d'apprentissage et utilisant diverses données, aide les entreprises basées sur le dernier mode de données à améliorer constamment sa stratégie.

Insight accéléré: L'apprentissage de la machine peut accélérer la spécification des données connexes, ce qui rend les parties prenantes à prendre des mesures en temps voulu.Par exemple, la machine d'apprentissage peut être optimisée en continu le meilleur devis du client suivant, de sorte que le contenu que les clients puissent voir à midi peut différer du même client.

Éviter les risques: l'étude des machines fournissent aux entreprises d'empêcher les personnes frauduleuses d'être bloquées et de réduire les devises potentielles et les complications de surveillance.