需要掌握人工智能技术，希望具备及其学习和深度学习算法应用能力，希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师 课程目标 学完本课程后，您将能够：掌握学习算法定义与机器学习的流程；了解常用机器学习算法；了解超参数、梯度下降和交叉验证等概念。 课程大纲 1. 机器学习算法 2. 机器学习的分类 3. 机器学习的整体流程

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第7章 有监督学习-决策树 第8章 有监督学习-集成算法概述 第9章 有监督学习-Bagging 第10章 有监督学习-随机森林 第11章 有监督学习-Boosting 第12章 有监督学习-Adaboost 第13章 有监督学习-GBDT 第14章 有监督学习-Xgboost 第15章

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为了提高消灭或减少风险事件发生的各种可能性，需要使用风控系统对典型的场景包括：注册风控、登录风控、交易分控等进行风控 痛点： •风控系统对实时性要求很高 优势 高吞吐低时延 采用Apache Flink的Dataflow模型，完全的实时计算框架。采用高性能计算资源，单CPU每秒吞吐1千~2万条消息

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供互联网风控的信息化产品和解决方案。作为一家数据驱动的公司，贵州诚数科技相信通过充分利用数据资源，可以为客户提供优质的一站式服务。公司的创始团队来自国内外知名企业，具备在数据挖掘、风控建模、机器学习等领域的强大技术优势。在银行卡 OCR 识别领域，贵州诚数科技提供专业的服务。OCR（Optical

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术，包括优化的机器学习算法，从而实现Spark性能倍级提升。 内容大纲： 1. 大数据机器学习算法发展历程； 2. 机器学习算法优化的技术挑战； 3. 鲲鹏BoostKit机器学习算法原理创新； 4. 面向鲲鹏的算法亲和优化实践； 5. 鲲鹏BoostKit机器学习算法实践。 听众收益：

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在海量知识中快速关联查询秒级响应，搜索结果更准确。 知识梳理 通过图上分析计算，合并相似本体，进行知识消岐。 学习路径识别及推荐 通过知识点的先修关系，识别学习路径，针对薄弱知识点进行学习路径推荐。 金融风控应用 面对层出不穷、复杂多样的个人和群体行为，帮助客户挖掘出潜在的风险，为客户保驾护航。 该场景能帮助您实现以下功能。

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TICS 应用场景多，均与我们工作生活密切相关 在金融领域，通过隐私计算技术引入外部数据提高普惠金融、风控管理、精准营销等效果。可以精准识别潜在客户，精准评价客户的资质，加强防洗钱，降本增效，提升内部合规率。 在银行业务中可以通过联合数据服务商计算信用分，同时规避数据泄露风险，提升风控效果，让卡用户授信通过率提升40%。

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