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大數據智能風控:模型、平臺與業務實踐
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這是一本深入講解智能風控理論體系和風控全生命周期業務實踐的著作。作者基于在銀行業10余年的風控經驗,首先詳細講解了“大數據、模型、風控平臺”三位一體的智能風控體系,能為風控實踐提供扎實的理論指導;然后圍繞風控的全生命周期,從貸前評估、貸中監控、貸后管理以及智能反欺詐、智能催收等角度全面講解了智能風控的業務實踐,深刻揭示了智能風控體系的精髓。第1~2章全面而深入地探討了智能風控的背景知識:首先對基礎信貸業務進行了細致解析,讀者可以從中了解其運作方式和重要性;然后,梳理了智能風控是如何隨著技術的進步和市場的需求逐漸成熟和完善的。第3~5章圍繞“數據、模型、風控平臺”三位一體的智能風控理論體系展開:首先介紹了內部數據、外部數據、個人征信數據在智能風控中的應用,以及智能數據體系的構建;然后深入探討了智能風控模型的算法、評價指標、開發流程;最后講解了風控平臺的理論框架、設計原則、架構設計、建設流程以及決策引擎的建設。第6~8章圍繞風控的全生命周期探討了風控策略在實際業務中的應用,包括貸前評估、貸中監控、貸后管理,以及智能反欺詐和智能催收體系的建設和業務實踐,能幫助讀者將理論知識轉化為實際操作能力,更好地應對現實業務中的挑戰。第9章對智能風控的未來發展進行了展望,不僅為讀者揭示了未來的機遇,也提供了對于如何應對未來挑戰的思考。

鄧甄 李欽 ·人工智能 ·17.4萬字

Serverless架構下的AI應用開發:入門、實戰與性能優化
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這是一部指導讀者在Serverless架構下開發、部署和運維機器學習項目的實戰性著作。本書由阿里巴巴官方出品,來自阿里云和螞蟻集團的Serverless產品專家、AI算法專家、Serverless解決方案架構師、Serverless工具鏈技術負責人聯合撰寫,全方位地梳理和總結了阿里在Serverless架構下的機器學習實戰經驗,得到了企業界和學術界的10余位專家的高度認可。具體內容上,本書主要包含如下幾個方面:(1)Serverless架構基礎詳細介紹了Serverless架構的概念、特點和應用場景,Serverless架構下的應用開發、部署的流程和方法,以及傳統的Web框架如何向Serverless架構遷移和部署,這些都是在Serverless架構下開發和部署應用必備的基礎知識。(2)機器學習算法和機器學習框架在Serverless架構下的應用詳細講解了支持向量機、神經網絡等各種機器學習常用的算法和模型,以及Scikit-learn、TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle等4種主流深度學習框架與Serverless架構的結合,為讀者在Serverless架構下開發機器學習應用打下基礎。(3)Serverless架構下的機器學習項目實戰首先通過幾個實戰案例講解了圖像識別、模型升級、情感分析等機器學習領域的高頻應用的Serverless化,為傳統的AI應用遷移和部署到Serverless架構給出指引;然后通過兩個綜合案例講解了機器學習應用在Serverless架構上從設計、開發、部署到運維的全流程。(4)Serverless應用性能優化總結了Serverless架構下應用性能優化的方法和經驗,比如冷啟動的優化方案、開發注意事項等。

劉宇 田初東等 ·人工智能 ·12萬字

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