广联达安装算量学习资料

广联达是一家从事财务软件、农村金融信息技术服务的高新技术企业。其在金融科技领域布局较早,在大数据、云计算、机器学习等方面具有较强实力。近年来,广联达大力发展“AI+金融”业务,在不同的金融业务场景中应用机器学习和深度学习技术,实现效率提升和精准服务。

广联达在算法模型建构和算力基础设施方面进行了较多投入:

1. 算法模型库:广联达拥有信贷评分卡模型、反欺诈模型、客户画像模型、智能客服模型等多个机器学习模型库。这些模型经过自主研发和业务培训,适配广联达不同业务场景,获得较好效果。

2. 开源算法框架:广联达运用TensorFlow、PyTorch、MXNet、LightGBM等开源深度学习和机器学习框架进行模型开发。研发人员会深度定制并优化这些框架来进行高效建模。

3. 算力集群:广联达投入大量资金搭建GPU服务器集群和TPU算力池。目前拥有数千台GPU服务器和TPU板卡,可提供强大的训练计算资源进行大规模机器学习模型的训练。

4. AI DevOps平台:广联达开发了自主AI DevOps平台进行代码、数据和模型管理与运营。平台提供colaboratory模式的开发环境与GPU资源,以及项目管理、Git版本管理、Docker镜像构建与部署等功能,助力机器学习工程化和生产化。

5. 自动机器学习平台:广联达开发的AutoML平台实现机器学习全流程的自动化、智能化。通过参数优化、神经架构搜索等,平台可以自动高效构建深度学习模型,大大提高研发效率。

综上,广联达在算法模型开发和算力基础设施方面进行了较大投入,以支撑其在金融和其他领域“AI+”业务。其算法模型库、开源框架应用、算力资源、AI DevOps平台和AutoML平台为广联达的机器学习技术积累和实践提供了良好支撑。

希望上述回答能较全面地介绍广联达在安装和应用机器学习方面所做的较多投入与发展。如果您还有其他问题,也请随时提出。