TimesFM 2.0:用 AI 预测流量、销量和金融市场等走势!谷歌开源超越统计方法的预测模型
❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发非常感兴趣,我会每日分享大模型与 AI 领域的最新开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术,欢迎关注我哦! 微信公众号|搜一搜:蚝油菜花 快速阅读 功能强大:支持长达2048个时间点的单变量时间序列预测,适用于多种应用场景。 技术先进:采用纯解码器架构,结合输入修补和修补掩码技术,提升训练和推理效率。 ...

模型部署
您可以将AI搜索开放平台中的模型独立部署,提供更高并发、更低延迟的推理服务。计费规则计费公式为:CU单价*机型消耗的CU数量*购买机器个数例如某用户购买2台gpu.a10.24g.x1部署模型服务,计费=1.07*11.01*2=23.56元/小时。机型CU单价单台机器消耗CU数量gpu.v100....
在ACK中快速体验大语言模型
部署模型时,您可以根据自身需求选择模型来源以及部署模型的平台。本文以Qwen1.5-4B-Chat模型、GPU类型为T4卡为例,演示如何在ACK中快速部署ModelScope模型、HuggingFace模型及本地模型。
中国人工智能学会通讯——AI如何深度应用于消费金融的风控决策 1.4 第三,基于社交图谱的抱团模型能够有效动态监测欺诈。
1.4 第三,基于社交图谱的抱团模型能够有效动态监测欺诈。 秦苍科技将用户和紧急联系人信息组建一个巨大的社交关系网络。通过社交关系中的关联度、集中度、社交关系的逻辑勾稽等异常检测,就可以动态地进行欺诈检测。通过匹配手机号码、年龄、性别等逻辑关系,并在社交网络上关联已有用户信息,可以有效识别团体欺诈。
中国人工智能学会通讯——AI如何深度应用于消费金融的风控决策 1.3 另一方面,机器学习模型的自动训练和实时性,可以大幅度提高预测信用评分准确性。
1.3 另一方面,机器学习模型的自动训练和实时性,可以大幅度提高预测信用评分准确性。 人工智能可以在毫无人工干预的情况下自动训练模型。消费金融客户特征随着时间变化,有非常明显的时间效应。因此,信贷模式必须紧跟客户人群的变化,迭代发展。传统信贷模式的人工建模过程过于复杂,银行信用评分卡模型每半年才会人工更新一次。目前,秦苍科技每天用最新有表现的移动窗口客户群来训练信贷模型,比每半年换一次模型的预测....
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人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务,内置140+种优化算法,具备丰富的行业场景插件,为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
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