安全是有分量的

服务器防护_云盾ddos监控_优惠券

2021-06-12 01:10栏目:智能汇

服务器防护_云盾ddos监控_优惠券

来自阳光明媚(潮湿)的迈阿密的问候!昨天,阿波罗ddos防御体系,我有幸在ABS East的一个小组上发言,题目是"传统与非传统承保,淘宝是如何防御ddos,机器学习是否教会了我们什么新东西?"小组主要讨论与机器学习(ML)在信贷核保中的应用相关的机遇和挑战,我从FICO最近关于这个主题的白皮书中找出了一些亮点。(我们将在以后的博客中进一步深入研究,所以请注意。)在"机遇"方面,我引用了:ML提供的强大洞察力的速度,使其成为旨在评估新分析挑战的研发工作的理想选择,安全狗防御不了ddos,和/或新数据源增加增量提升的潜力。FICO在开发可解释人工智能(AI)/ML方面取得的巨大进步,以及它如何使我们比以往任何时候都能更好地理解驱动基于ML的预测的关键变量和风险模式。在"挑战"方面,云锁防御ddos,我警告说,不受约束的ML可能会导致反直觉的模式被编码到结果模型中——在信用风险评分空间中,这是一个明确的"不可能",尤其是对于像FICO®评分这样的评分,它每年在数十亿贷款决策中使用,并受到客户的严格审查,监管者和消费者都一样。我的小组成员也提出了一些很好的观点,我的同事,来自北加州,来自黑骑士的朱利安·格雷(Julian Grey)指出,ML不仅有可能成为构建高度预测模型的工具,还可以"学习"更有效的匹配算法。她列举了blackknight使用这种ML驱动的匹配算法将不同的数据源聚集在一起以驱动更强大的模型。大陆金融(Continental Finance)首席执行官兼创始人塔默•埃尔•雷伊斯(Tamer El-rayes)也认同他的观点,即ML在不呈现标准分布的预测问题上提供了最大的希望,因为ML没有对它试图学习的分布进行参数假设。在FICO,我们将投入大量的研发资源,免费dd和cc防御,围绕可解释的AI/ML,以及它在预测模型开发中无缝应用的潜力。我们将继续测试和学习尖端的ML方法。特别是,在信用风险评分方面,我们正寻求在洞察能力和速度之间取得平衡我们的目标是确保最终的FICO®评分模型尽可能具有预测性,同时仍然坚持我们对模型透明度和适口性的高标准。