【深度学习】利用Java DL4J 训练金融投资组合模型

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2024-12-09 18:50:27

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《AI人工智能深度学习算法：在金融风险预测中的应用》关键词：人工智能、深度学习、金融风险预测、信用评分、市场预测、资产配置、风控系统摘要：随着金融行业的不断发展和数据量的爆炸性增长，人工智能和深度学习技术在金融风险

近十年来，基于神经网络的深度学习技术将图像分类、语音识别和目标检测等技术的准确率提高到了实用的水平。众多的科技巨头和初创公司都卷入其中，努力挖掘各种可能的应用落地场景。深度学习技术已经走进并开始影响人们的生活。移动终端、嵌入式系统、单片机以及各种 AI 加速器都是深度学习应用落地的重要硬件平台，不同平台通常有不同的功能和特性，要在不同类型的设备上都获得最佳性能非常困难，因为需要基于硬件对模型与运算核心同时进行优化才能充分发挥硬件的性能。所以在现阶段为各种计算平台和加速器研发配套的软件工具来实现模型的高性能部

深度学习(Deep Learning, DL)，由Hinton等人于2006年提出，是机器学习(MachineLearning, ML)的一个新领域目标： 深度学习被引入机器学习使其更接近于最初的目标----人工智能（AI，Artificial Intelligence）。实现：深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字、图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法

第一章为这本书奠定了基础。它描述了这本书将实现什么，这本书的目标读者是谁，为什么机器学习(ML)很重要，为什么 Java 有意义，以及如何部署 Java ML 解决方案。回顾人工智能及其子领域的所有术语，包括机器学习为什么 ML 很重要，为什么 Java 是实现的好选择最流行的开发环境的设置说明ML-Gates 介绍，一种 ML 开发方法ML 和货币化策略的商业案例为什么这本书没有涵盖深度学习，为什么这是一件好事何时以及为什么你可能需要深度学习探索 ML 解决方案时如何创造性地思考。

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