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但是,要泼一下冷水,想必每个投身于大数据233.189、人工智能的人士都碰到过某个瓶颈阶段,就是想要更深入了解原理的时候,183.60那些公式算法实在是看不懂啊。每次我只能劝慰说,就当那是个黑盒,你只要知道输入输出,就能得到想要的结果。难道我要告诉实情其实是,最快你得花费半年到一年时间恶补数学知识,才能知道什么时候用模式识别,什么时候用小波分形。

同时,提到的这些自动化建模工具做了许多人脸识别、声音识别的工作。这些数据的信息量大,使用深度学习的模型会有优势 。而智能化建模更适用于噪音相对高、信息量低的金融信贷和保险的数据,使用数据清洗和传统的数据挖掘方式进行智能建模。 在银行里对于不同的客户快速建立不同的模型,把更多的时间放在决策上的话,价值就很快体现出来了。

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很重要的一点是,相对于优化测试准确率的传统建模观点, 智能化建模会略微牺牲准确率,专注于缩小训练准确率和测试准确率的差,也就是提升模型的稳定度。为了提升建模的速度,全局搜寻的方法应该被避免,最好是在每一步追求局部的最佳解。局部解的累积虽然可能不是最佳解,但是相对上会是一个理想的结果,并且会大大提升建模的速度。

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