安全是有分量的

防cc_cdn防御cc攻击_新用户优惠

2021-06-11 22:20栏目:锐观点

防cc_cdn防御cc攻击_新用户优惠

是否有希望人工智能和机器学习方法能够很快"摆正"提供卓越的模式识别和预测,同时也遵守法规遵从性?可解释人工智能(xAI)领域也许能找到答案。FICO的研究团队在一篇新的论文《更有效地开发透明的信用风险记分卡:一种可解释的人工智能方法》中探讨了这一主题。我们在IARIA/Think Mind举办的2018年数据分析活动上展示了这一点,并获得了最佳论文奖。我们最近还在费城联邦储备银行(Federal Reserve Bank of Philadelphia)提交了这一报告。使可解释的人工智能与之相关的是,随着金融服务公司越来越多地采用人工智能和机器学习技术,冰盾软件防御ddos多少g,人们对其中一些模型的不透明性和缺乏信任产生了担忧。在她在费城联邦储备银行金融科技会议上的开场白中,"我们对金融服务中的人工智能有什么了解?",来自联邦储备系统理事会的布雷纳德州长讨论了这些技术使用的机会和不确定性。在这些机会中,"企业认为人工智能方法在模式识别方面具有潜在的优越能力,例如识别不直观或更传统的建模方法无法揭示的变量之间的关系。",她称"众所周知的黑匣子——与某些人工智能方法相关的潜在的不可解释性"。这种缺乏透明度对于消费者贷款来说尤其严重,因为在这种情况下,法规要求贷款人提供不利的行动通知。要符合这些要求,如何用cdn防御ddos,就需要对通过人工智能模型做出的决定作出解释。人工智能与机器学习在信用评分中的应用研究为了获得更深入的见解,FICO Scores R&D对使用一些最新的人工智能和机器学习方法进行信用评分的潜在收益和风险进行了实证研究。我们发现最大的好处是可以通过机器学习训练高预测模型的效率。然而,对网,这种好处是以这些模型越来越不透明为代价的。我们得出的结论是,将纯粹的(即不受领域专业知识限制的)机器学习模型引入广泛的贷款市场,可能会导致系统性风险、市场混乱和消费者缺乏透明度。 解决这个难题的一个办法是忘记用纯数据驱动的机器学习过程取代传统的领域专家主导的模型开发过程。相反,vps防御ddos程序,我们建议将重点放在用机器智能增强人类领域智能的超有效方法上,以便能够快速构建具有高度预测性和可解释性的信用风险评分模型。本文详细描述了FICO开发的一种这样的方法,并得到了案例研究结果的支持。在FICO,php怎么防御cc,我们期待着与贷款人、领域专家和监管者/消费者倡导者就这一方法进行更多的讨论,以及我们正在寻求的其他方法,这些方法适用于消费信贷评分和其他可解释的人工智能。要了解更多信息,请参阅这些最近的博客文章。