深入浅出Embedding-原理解析与应用实践
评论
194 views
分类目录归档:个人成长
在金融行业的广袤版图中,数据如同流淌的血液,源源不断地为整个行业的运转提供着养分。从传统的银行储蓄、信贷业务,到复杂的证券投资、保险精算,再到新兴的互联网金融服务,每一个环节都与数据紧密相连。
以银行的信贷业务为例,银行需要全面了解客户的收入水平、信用记录、资产负债情况等多维度数据,才能准确评估客户的还款能力和信用风险,从而决定是否给予贷款以及贷款额度和利率。在证券投资领域,投资者则依赖于股票价格走势、公司财务报表、行业动态等海量数据,来分析市场趋势、挖掘投资机会,并制定投资策略。
然而,随着金融市场的不断发展和创新,数据的来源变得愈发广泛和复杂。金融机构...
在数字化浪潮席卷的当下,数据已然成为驱动各领域发展的核心动力。从电商平台精准推送商品,到金融机构评估信贷风险,再到医疗领域辅助疾病诊断,机器学习模型无处不在,而这些模型的性能优劣,很大程度上取决于数据的质量。就如同厨师烹饪美食,优质食材是基础,数据之于机器学习,便是那不可或缺的 “食材” 。
原始数据往往存在诸多问题,犹如未经雕琢的璞玉,夹杂着杂质。它可能包含大量缺失值,像是一幅拼图缺失了关键碎片;也可能存在异常值,如同平静湖面的突兀涟漪;重复值、错误值等更是屡见不鲜。这些问题数据会严重干扰机器学习模型的学习过程,导致模型的准确性和泛化能力大打折扣...