随着人工智能技术的进步和消费金融行业的快速发展,智能风控已经成为金融行业的刚性需求。本书围绕智能风控的关键环节一一展开,同时结合具体的智能风控实例进行解析。 本书共6章,主要内容包括智能风控的发展,搭建智能风控模型体系,搭建风控特征画像体系,搭建智能风控策略体系,智能风控与人工的结合,以及智能风控管理。 本书适合银行、消费金融与保险等领域信贷风控模型开发人员、特征挖掘人员和策略分析人员,以及金融科技领域从业者、咨询行业从业者和其他对智能风控感兴趣的人阅读。
本书从技术与应用相结合的角度, 系统地介绍了多旋翼无人机系统的基本理论、设计方法与应用示范。全书内容包括多旋翼无人机的基本概念、飞行原理与动力学建模、系统构成与实现、、导航信息融合、姿态稳定与航迹跟踪控制、故障容错控制、载荷系统以及应用示范。 本书适合多旋翼无人机领域的技术人员阅读, 也可以作为高等院校无人机专业高年级本科生和研究生的教学参考。
学习如何在生产环境部署深度学习模型。 研究多家领先公司的PyTorch用例。 学习如何对图像应用迁移学习。 使用Wikipedia上训练的一个模型应用前沿的NLP技术。 使用PyTorch的torchaudio库用一个基于卷积的模型完成音频分类。 使用TensorBoard和火焰图调试PyTorch模型。 用Docker容器和Google Cloud上运行的Kuberes集群在生产环境中部署PyTorch应用。
近年来,在深度学习、大数据等革命性技术的推动下,人工智能领域迎来了又一个春天。在人工智能的研究中,既包括对于人类理性思维的模拟,还包括对人类感性思维的计算。本书重点讲述的文本情感分析技术就属于后者。该技术源于自然语言处理领域,但也有别于一般的自然语言处理任务。文本情感分析面向的处理对象是社交媒体中产生的用户评论文本,该文本的特点是带有大量的用户主观情感信息,因此该技术的核心是通过自动分析评论文本来进行情感的理解。文本情感分析技术已有20 余年的研究历史,凝聚成了多项研究任务和实用技术,已应用于舆情分析、电子商务等领域,具有重大的社会价值和商业价值。本书介绍的知识点包括文本情感分析的基础理论和资源、核心任务,以及上层应用部分。在文本情感分析的基础理论和资源部分,该书将讲述基于深度