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2021-06-12 02:14栏目:网络

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当今天的企业创建了一个必须具备的列表,以改变和最终改变他们的运营方式,机器学习是其中一个复选框的必要条件。事实上,带ddos防御的国外服务器,当你在商业消费者接触点的范围内运行时,机器学习确实是其中的一个支柱。什么是机器学习,为什么需要它?机器学习由从数据中学习、识别关键模式、联系和洞察力的算法驱动,而无需编程以得出特定结论。机器学习能够快速分析更多的多种类型的数据,以便从中获得最大的利益。它利用数据存储能力和计算能力的指数级增长(成本仅为以前可能的一小部分),帮助做出更快、更明智的决策,局域网内有ddos攻击防御,同时不断学习、发展并提供意想不到的新见解。机器学习模型优于传统方法机器学习的核心好处之一是提高模型的预测能力,企业可以使用这些模型做出更好的决策。这里有一个例子。以风险建模记分卡为例,该记分卡传统上因其预测能力而受到企业和监管机构的称赞。在记分卡环境中,客户细分基于"硬"线和大类,例如新客户与现有客户,或高、中、低风险。然而,这种范式并不能捕捉特定个体的行为,阿里ddos防御价格,也不能提供更为优化的方法来划分评分模型。这就是机器学习可以帮助你更好地预测行为,更快地做出决定的地方。FICO机器学习功能已经存在了25年多了,最初是在欺诈和信用风险方面,后来扩展到了其他操作和客户生命周期用例中。FICO分析工具和核心应用程序使用机器学习支持的技术,例如协作概要文件(定义为从一个大的组中提取行为到几个基本的行为"原型"),以揭示基于客户行为的实体细分。这种方法根据这种相似性将客户分组到微观细分,而不是依赖硬业务属性的典型细分方法。例如,考虑导出行为原型分布的协作配置文件-这些可能包括指向信用寻求者建立信用记录的原型,而不是那些风险较高并涵盖其历史中其他地方的信贷滥用的原型。你可以教模型去发现最大的预测能力,并在输入特征之间找到新的关系,从而产生更强大的模型。例如,利用率是信用模型中的一个关键特征,拖欠也是如此,但是这些因素的非线性组合可以在机器学习模型中产生更好(有时,实际上更好)的结果。然后,您可以将这些新输入驱动到传统的记分卡模型中,以确保可解释性。决策规则如何促进机器学习?也许数据科学和分析(以及优化——看看一个忠诚度计划是如何将它们结合在一起)似乎是涡轮增压机器学习的主要机制。但是你仍然需要点火来控制所有的能量。这就是决策规则是你的关键所在,无论是形象上还是字面上。考虑机器学习从规则中获益的一些关键领域。首先,决策建模以一种意想不到的方式释放数据的真实价值。决策规则可以帮助您为机器学习准备数据。事实上,决策建模是通过将决策放在数据之前来实现的,雅虎cc防御系统,而不是相反(如果您真的想深入研究,请参阅本白皮书)。以决策为中心的方法首先定义业务目标,然后构建实现该目标的决策模型。分析和数据需求由决策模型定义,因此数据探索和分析开发更快、更高效。像Blaze Advisor和decisionmodeler这样的工具都是为这种方法而构建的;然而,即使是最好的技术也不够。FICO的Alan Fish博士开发了决策需求分析(DRA)来集成——利用基于决策建模和符号(DMN)标准的可视化工具。DRA的核心驱动力是一个研讨会,帮助企业构建决策领域的模型:即涵盖发现、记录、开发和维护决策规则所需的活动,这些决策规则将帮助企业更好地定位于下一代now功能,如机器学习。自动化和操作您的机器学习动力算法。Blaze Advisor和Decision Modeler经过优化,可以帮助企业快速有效地自动化大量的运营决策,同时保持对这些决策的业务控制。在当今需要敏捷性和一致性以提高性能和以客户为中心的业务环境中,这一点尤为重要。许多企业正通过机器学习将自动化提升到一个新的水平。机器学习帮助您做出更智能、更精确和数据驱动的决策,而规则提供基础设施来操作您的算法和模型(即,为决策服务和应用程序激活机器学习)。这种结合可以重塑企业的运作方式。还要注意,上面提到的决策需求分析对于帮助定义哪些决策要自动化,而不是那些需要人工干预(或两者的任何组合)的决策是必不可少的。太好了,我们从哪里开始?机器学习只是从决策优先方法中获益的业务转型的一个要素。与FICO合作的企业通常采用这种方法来解决特定的业务挑战,然后随着时间的推移发展到更大的决策集中化或转换计划。在前面讨论的DRA流程中,风险、市场营销或其他领域的主题专家将定义要做出的业务决策,但其他利益相关者(包括IT、数据科学家、运营研究人员,甚至高级管理人员)可能会对工作的特定要素进行权衡。决策包括(但不限于)规则集、记分卡、决策表以及机器学习算法(通常在分析和/或优化模型中)等元素。无论您是在经营一条业务线(IT部门的一部分)、从事数据科学或其他分析领域,关闭ddos防御,还是创建和管理决策规则,FICO都有一套丰富多彩的内容,围绕机器学习相关功能:首席执行官和业务线领导的观点白皮书:为什么决策优先的方法对竞争优势至关重要案例研究:对加拿大一家大型食品商来说,忠诚度是一门科学热门话题:通过决策需求分析加快决策自动化实现价值的时间博客:机器学习能节省大数据吗?分析和决策规则专业观点白皮书:商业规则成功的12大秘诀博客:Blaze Advisor 7.5–最后的前沿博客:记分卡和机器学习-取代还是接受?FICO Decision Modeler试用版要了解最新的Blaze Advisor和Decision Modeler创新,包括(但不限于)机器学习,请加入我们的社区。