来自 防护 2021-11-09 05:12 的文章

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随着2013年INFORMS年会的如火如荼地举行,我要祝贺我的同事杰拉尔德·法赫纳(Gerald Fahner)被提名为INFORMS创新奖的半决赛选手。他提交的题为"将领域专业知识应用于算法学习,以构建高度预测性和可接受的记分卡",讨论了一种令人兴奋的新的分析方法,平衡了机器学习和人类的专业知识。新方法的核心是树集成模型(TEM),这是一种机器学习算法,防御cc的软件,它比当今的计分、logistic回归等工具在改善预测方面具有很大潜力。TEMs在寻找能够捕获更复杂的客户行为模式的细分方案时非常有用,nginx配置cc防御,而过度适应"噪音"的风险更小但是,云cdn防御cc,要使瞬变电磁法在作战中有用,就需要人的参与。领域专业知识对于弥补开发数据中的偏差和"漏洞"以及弥合与生产数据之间的差距至关重要,这些数据将随着时间的推移而不同和变化(通常很快)。在像银行业这样受到严格监管的行业,领域知识对于整合法律和运营要求尤为重要。例如,在美国,平等信用机会法案(Equal Credit Opportunity Act)规定,信用评分模型不能给超过一定年龄的申请人提供更少的分数,而这一限制必须纳入评分公式中。为了解决这一挑战,为什么要用高防cdn高防,我们想出了两全其美的方法。FICO没有部署TEM本身本质上是一个由数百个决策树组成的"黑匣子",难以理解、部署和向监管机构解释,而是创新了一种将TEM见解转化为分段记分卡的方法。记分卡允许业务专家将领域知识纳入预测和客户处理中。这种技术可以提高透明度和更直接的实现。当我们在多个定制数据集上测试这种方法时,我们发现在信用风险、应用程序欺诈和其他领域都比传统方法有了显著的改进。我们现在已经成功地将它用于实验室以外的客户。有关这项技术的更深入的描述,请查看Gerald在我们的FICO Labs博客上的帖子。通知创新奖决赛将于今年晚些时候选出,高防御ddos系统,获奖者将于明年公布。祝杰拉尔德好运!