来自 DDOS 2021-11-09 07:22 的文章

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作者:安德鲁·詹宁斯最近在银行业分析博客上,我概述了每一家公司都可以实践的必要性,而不考虑规模或分析的复杂性。一个关键的当务之急是在机器学习和人类专业知识之间取得平衡。考虑开发预测记分卡;我们通常可以通过创建分段记分卡来提高绩效,这种记分卡不仅仅是以附加方式分析客户特征,而是检查客户之间复杂的交互作用。但是,由于有大量的可能的分割方案,不太可能及时找到产生最佳性能的最佳方案。机器学习通过处理大数据来测试大量的特征交互来加快搜索速度。例如,树集成模型(TEMs)是一种机器学习算法,已被证明有助于寻找能够捕捉更复杂的客户行为模式的细分方案,防御cc常用手段,这种模式对"噪声"的过度拟合风险较小(开发数据特有的关系,因此对生产数据的预测通常不可靠)。在一家中国保险公司的实验室研究中,我们发现TEM在预测汽车保险欺诈方面的效率是传统模型的两倍。然而,如何大家ddos防御系统,要使这些见解在行动中有用,就需要人的参与。分析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,因为生产数据是不同的,而且常常随着时间的推移而迅速变化。此外,FICO没有部署TEM本身(本质上是一个由数百个决策树组成的"黑盒子",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。这种技术,我们现在已经成功地用于实验室之外的客户机,它具有更高的透明度和更直接的实现的优势。此外,记分卡允许业务专家将领域知识纳入预测和客户处理中。在分析文本和语音记录时,我们可以看到类似的合作伙伴关系的必要性。企业已经收集了大量此类信息,安卓ddos防御工具,以及其他形式的非结构化/半结构化数据,目前占消费者数据的90%左右,防御DDOS的设备,但迄今为止几乎没有对这些信息进行分析。我们的研究表明,文本分析虽然有其自身的预测价值,但在融入结构化数据模型时是非常有效的。最初的步骤包括数据清理和标准化(分析收集器注释,我们发现90%的内容由缩写、代码、拼写错误和乱码文本组成)。接下来,我们提取文本特征并将其转换为基于数字的客户特征。可以使用广泛的技术来实现这一点,从简单的关键字标记和索引到更复杂的方法,ddos防御网站,如我们的专利上下文向量建模(context vector modeling),它检查词簇以理解含义,以及LDA,一种正在申请专利的主题分析方法。因为文本/语音中的特征候选者数量可能相当大,自动化非常有帮助。随着大数据技术的发展,我们将有越来越多的文本挖掘方法可用于处理非结构化数据以找到模式。我们可以预期这些将成为相当普遍的使用。竞争优势的真正机会在于人的参与。具体来说,在了解业务问题的专家如何:应用自动化来提取最有用的特征。将文本派生的数字特征和更传统的数据结合到预测模型中。充分利用文本特征一旦成为数字形式。更广泛地说,有可能使用文本分析(尤其是检查上下文的方法)来深入了解客户的态度和意图,而这些都很难仅从结构化数据中进行分析。我们下周将在银行分析博客上继续这段对话。关于下一代学习的必要性的更多信息,请参阅我最近的"洞察"白皮书:"大数据是以客户为中心的方式吗?"(需要注册)。