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2021-06-11 23:19栏目:商业圈

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无论如何,2018年是人工智能的一年——"31种人工智能口味",然后是一些。就我个人而言,2018年是一个与人工智能相关的创造力旺盛的时期;我作为首席分析官的角色是为我在解决FICO客户的现实问题的背景下严格创造令人兴奋的新技术的愿望量身定做的。2018年是实现这一目标的完美一年,人工智能和机器学习从神奇的好奇发展成为强大的商业工具。随着2018年即将结束,我将结束今年第七次和第八次美国专利申请。这使我的职业生涯达到了95:45个专利被授予,50个正在申请中。我的一位同事开玩笑地说,我正处于"争夺100项专利"的最后冲刺阶段我最近的许多专利工作为我预测的是2019年科技产业的最大发展奠定了基础:伦理的人工智能。作为一名数据科学家和全球分析社区的成员,创建道德分析技术对我来说非常重要,安全狗2016无法防御cc攻击,尤其是在我为FICO客户服务的角色中。竞相为道德人工智能做出贡献以下是我最近的专利工作如何展开,有效的DDos防御方案,以支持行业对道德人工智能的拥抱。 区块链:尽管比特币,区块链最著名的实例,美国防御CCvps,在过去的一年里表现不佳,不开端口就可以防御ddos,但这项基础技术在汽车租赁等新型商业应用领域却火爆起来。2018年,我将对区块链的思考转向内部,高防cdn哪个好,围绕区块链提出专利申请(美国16/128359),以确保所有关于人工智能模型的决策都被记录下来并可审计。这些包括模型的变量、模型设计、使用的数据和特征的选择,以及查看其潜在特征的能力,以及所有构建部分变量集和模型权重的科学家。这些决策的总和和总记录提供了有效管理模型和满足监管机构要求所需的可见性。可解释的潜在特征:另一项专利(15/985130美国)解决了人工智能产业整体上的不成熟,当话题转向机器学习算法的可解释性时,这一点非常明显。具体来说,对于所有数据科学家所说的深度学习是一种改变游戏规则的技术的说法,关于浅层或深层神经网络中所学模式的细节的问题,通常都会以疑问的沉默来回答,即使是在最大的公司。这是完全不能接受的任何人谁必须与客户谈论模型或代表它的监管机构。我们只需要看看GDPR,它必须在我们客户的许多地区中得到解决,就可以理解"我不知道"不会飞。我的可解释潜在特征的专利"爆炸"了一个神经网络模型在一个稀疏连接的多层模型中,这样每个隐藏的节点都可以被简洁地解释。我最近在美国联邦储备委员会(U.S.FederalReserve)的一次创新研讨会上谈到了可解释的潜在特征,听众们非常热衷于通过这种方式为模型建立透明度。此外,此功能现已集成到FICO®Analytics Workbench中™,允许FICO客户组织构建这些可解释的模型。偏差消除:这个伦理人工智能的主题稍微宽泛一点。它着眼于限制进入模型构建的数据类型,以防止引入偏见——伦理人工智能的概念基石。我已经申请了两项专利(美国15/981755和美国15/819338),以便于决策特定数据和衍生变量是否适用于模型。例如,一个将人的身高因素考虑在内的模型将有助于计算一条牛仔裤的生产成本(这条牛仔裤通常价格相同,而不考虑内接缝的长度),但不适用于贷款申请人的盈利潜力或信用价值。所有这些专利完全符合监管部门对道德人工智能的支持,2019年,随着管理机构强制要求理解和解释将推动当今金融决策的人工智能模型(包括由FICO所有产品驱动的数十亿项决策)的要求,这一进程将在2019年大幅加快,从业界领先的反欺诈FICO®Falcon平台到我们最新的反洗钱和网络安全解决方案。在Twitter@ScottZoldi上关注我,看看2019年道德人工智能的发展。请在1月17日从太平洋1-3号查看Reddit,参加我在Qiredit Ask Me Anything(AMA)上的Ask Me Anything会话。+++既然你在这里,为什么不看看我们对2019年的其他预测呢2019年政府预测:自动化、增强和安全网络预测2019:网络不安全年2019年分析预测:机器学习和数据效率2019年消费银行预测:四大趋势值得关注2019年公共政策预测:未来监管改革2019年欺诈与支付预测:无现金–小心2019年收藏预测:SOP不会削减