深度学习如何用于信用分析

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suhashini
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深度学习如何用于信用分析

Post by suhashini »

用于信用分析的深度学习是金融机构降低此类操作风险的新策略。 通过这种超先进的人工智能,可以确定哪些客户资料可以获得贷款,哪些会给公司带来更多风险。 值得记住的是,每笔金融交易都涉及一定程度的风险,信贷的授予也不例外。根据信用保护服务 (SPC) 的数据,巴西 2020 年初有 6100 万人违约。 从这个意义上说,全面的信用分析对于降低风险(例如违约)以及防止欺诈和改善公司管理具有根本性作用。 在这篇文章中,了解什么是深度学习以及这项技术如何在公司中应用。

了解为什么要在信用分析中使用它,这个过程是如何工作的,以及 Neoway 如何帮助您。跟随! [单击此处查看内容 →] 什么是深度学习 深度学习是更广泛的人工智能概念的一部分的技术之一,它是机器学习的深化,它允许计算机和系统在使用时学习。 深度学 洪都拉斯 WhatsApp 号码列表 习由人工神经网络 (ANN) 组成,它类似于人脑中神经元相互连接的方式,由多层组成。 通过算法,深度学习能够训练机器通过识别和解释不同数据层中的模式来自主学习。 支配该技术的基本原则是,在整个分析过程中。

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每个新步骤(层)都将上一步获得的结果作为输入。 因此,使用非线性分布中的不同数据处理层,机器能够以分层方式提取该数据的复杂表示。 因此,深度学习也被称为深度结构化学习。 深度学习是自动驾驶汽车、自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音、声音和图像识别等技术发展的基础。 但这还不是全部:神经网络已经得到改进,并正在企业环境中应用,有助于健康、教育、电子商务等领域的活动。 如何在组织中使用深度学习 了解客户行为 深度学习已被用于帮助识别不同细分市场消费者的愿望和期望,指出每个用户的购买倾向。 亚马逊和易趣等电子商务网站是这些策略的先驱。
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