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面向金融业的机器学习:解锁数据价值
金融领域中有很多数据都是直接且干净的数据,比如带有时间戳的股票价格。不过,金融服务公司也会处理许多混乱的数据。举例来说,如何了解不断变化的业务信息?企业如何掌握新购交易的明细?对数据进行增强和结构化处理——无论是训练、测试和调优机器学习算法还是仅仅清理数据集——都可以增加各种业务流程(从理解每个文档到预测库存绩效)的价值。
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