关于深度学习,这里有一份入门公开课(文末福利)

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福利三:关注【异步图书】微信公众号,回复“公开课”进入此次公开课微信群,活动开始英文了后获取此次演讲PPT。

福利四:今日在异步社区购买《精通数据科学:从线性回归到深层学习》畅享7折优惠,点击领取优惠券购书。

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为读者阐释了数据科学所要正确处理的核心问题报告 报告 —数据模型、算法模型的理论内涵和适用范围 

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3|听课福利

不仅有免费公开课,还有礼物送?

前不久,“逃犯看张学友演唱会被抓”的新闻让不少人都感慨,那我演唱会还能用来干什儿 !其实这都有AI面部识别技术的功劳,在支付、安防等领域,AI面部识别技术有着广泛的应用。在互联网金融信贷风险控制中,大伙也会借助机器学习和统计分析的模型,对信贷申请者进行“AI面部识别”。即使一一还还有一个 微博、一根大伙圈哪几个看似平常的另一方社交信息,经过AI模型计算后,能够帮助大伙识别出哪几个不可能 的“逃犯”——信贷欺诈者。

福利一:公开课开始英文了,将选出提问的3名读者,赠送唐亘作品《精通数据科学:从线性回归到深层学习》一本。

• 一度、二度关联的外部提取

分享概要

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利用申请数据搭建申请人不可能 申请的“社交网络”

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大纲详解

• deepwalk简介以及模型效果展示

每天与你分享IT好文。

挖掘欺诈团伙

• word2Vec的模型简介

曾获得复旦大学的数学和计算机双学士学位;巴黎综合理工的金融硕士学位;法国国立统计与经济管理学校的数据科学硕士学位。

唐亘  

利用染色等法律最好的妙招找到网络中不可能 的欺诈团伙

分享的技术和模型即含高业内最有效的反欺诈手段,也含高了前沿的研究实验方向,具有很大的实用性。

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互联网金融的业务简介以及欺诈案例介绍:互联网金融的业务模式、特点以及公司模型介绍;信贷欺诈特点、规模以及宜人贷欺诈案例介绍

1|分享嘉宾介绍

我是谁?我为哪几个要开公开课

• 常用的异构网络以及同构网络举例:利用第一联系人、家庭地址等搭建网络;折叠成申请为结点的网络

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扫码识别,进入直播间

• 利用社区发现以及page rank算法(染色算法)进行半监督的学习:LPA算法介绍以及效果展示,page rank算法效果展示。

• 向量化社交网络的意义:向量化社交网络是关键的一步,使得社交网络能够和或多或少外部共同使用,也方便使用经典的算法对社交网络进行聚类或分类。

本次公开课将从建模的深层,介绍互联网金融反欺诈模型的关键——怎么才能 才能 从信贷申请数据中提取出有用的外部。实际的建模结果表明,信贷申请人的“社交网络”外部往往是最有效的。

互联网金融反欺诈(风控)数据源介绍:从来源的深层来看,数据能够分为外部数据和外部数据;从分类的深层来看,数据能够分为另一方信息数据、通讯数据、行为数据。什儿 部分将简单介绍不同数据的大致用法,并为上面的社交网络做准备

搭建社交网络

唐亘,数据科学家,《精通数据科学:从线性回归到深层学习》一书作者。热爱并积极参与Apache Spark、 scikit-learn等开源项目。作为讲师和技术顾问为多家机构(包括惠普,华为,复旦大学等)提供百余场技术培训。

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在深层学习在社交网络中的应用什儿 部分,将介绍如下的内容:

在互联网金融信贷风险控制中,反欺诈识别是有点儿要的一环。在实践中,大伙常常借助机器学习和统计分析的模型从信贷申请中识别出哪几个不可能 的欺诈者。从建模的深层来讲,怎么才能 才能 从申请数据中提取出有用的外部是模型成功的关键,而实际的建模结果表明,申请人不可能 申请的“社交网络”外部是最有效的。

2018年4月新书书单

分享题目:“社交网络”分析在互联网金融反欺诈中的应用

在搭建社交网络什儿 部分,将主要介绍如下一一还还有一个 内容。

互联网金融反欺诈简介

在此后后,工作和研究集中于经济和量化金融,曾参与经合组织(OECD)的研究项目并发表论文,并担任英国在线出版社Packt的技术审稿人。

在数据学科的深层,融合了数学、计算机科学、计量经济学的精髓

• 搭建社交网络的一般步骤:定义节点和边、搭建异构网络、折叠同构网络、社区发现和染色。

针对今天的公开课,有哪几个想法?有哪几个问题报告 报告 ?为哪几个?截止时间6月6日12时,留言+转发本活动到大伙圈,小编将抽奖选出3读者赠送纸书1本和2张e读版80元异步社区代金券,(留言点赞最多的自动获得一张)。

反欺诈模型架构以及模型产出物介绍:与风控模型类事,反欺诈的模型产出离米 一一还还有一个 ,一是基于逻辑回归生成相应的欺诈评分模型;二是利用决策树生成反欺诈规则。这并不是产出都严重依赖于外部提取,有点儿是社交网络的外部提取

利用深层学习(deepwalk)的法律最好的妙招将网络向量化,并和或多或少外部共同搭建模型

福利二:选出10名读者,赠送异步社区20元e读版图书现金券一张。

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数据科学入门到实战,介绍数据科学常用的工具——Python、数学基础及模型,讨论数据科学的前沿领域——大数据和人工智能,包括机器学习领域经典的模型、分布式机器学习、神经网络和深层学习等。 

今日互动

以常用的IT工具—Python为基础,教会读者怎么才能 才能 建模以及通过算法实现数据模型,具有很强的实操性。 

《精通数据科学:从线性回归到深层学习》

4|嘉宾作品

《精通数据科学:从线性回归到深层学习》

分享大纲

2|分享题目

适合零基础的你?

深层学习在社交网络中的应用

此次分享主要分为一一还还有一个 部分,第一部分主要介绍互联网金融反欺诈所用的数据源和模型框架,为分享的第二部分做铺垫;第二部分是分享的重点,将依次介绍

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本书还为读者详解了分布式机器学习、神经网络、深层学习等大数据和人工智能的前沿技术。

在互联网金融反欺诈简介中将介绍如下一一还还有一个 内容。

在挖掘欺诈团伙的什儿 部分,将介绍如下的一一还还有一个 部分

——异步小编