Live 讲座
互联网金融信用风险模型大揭秘
讲者:黄志翔
38 分钟 · 5 问答 · 18 文件
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Live 讲座简介
随着移动互联网时代的到来,很多公司每天都会产生 PB 级的数据。如何从这些海量的数据中挖掘出有价值的信息,为企业决策提供支持,是每家公司都在持续思考的问题。机器学习算法就是数据挖掘领域中一类高效的算法,在广告、推荐、风控等领域有着广泛的应用。京东数科自 2014 年推出首款互联网消费金融产品,一直坚持利用机器学习、深度学习等技术提高风控能力。 如果你是一位互联网金融行业从业者,希望本次 Live 能给你提供一些避坑经验,提升工作效率; 如果你是一位算法工程师,希望本次 Live 能帮你了解金融科技公司是如何思考算法的,借他山之石攻玉; 如果你是一位打算从事算法工作的学生,希望本次 Live 能帮你了解算法工程师的工作细节,便于有针对性的做一些面试或入职准备。 本次 Live 会偏向于技术细节。建议大家在开讲前提前了解大纲中提到的技术名词。
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内容大纲
1. 构造合适的变量 a) 如何定义好坏客户 b) 如何准备数据 c) 如何构建特征 d) 如何评估特征 2. 选择合适的模型 a) 多态数据下的风控建模 b) GBDT+LR 的应用 c) wide & deep 等深度学习模型的应用 d) 如何预筛选模型 3. 做好模型评估和监控 a) 模型常用评估指标 b) Covariate Shift 场景模型监控
Live 讲座讲者
黄志翔,目前就职于京东数字科技 - 个人服务群组 - 个人风险管理中心 - 智能模型实验室 - 模型研发组。2016 年 3 月加入京东金融,主要负责京东白条、金条等信贷… 更多
数据 · 风控 · 产品 · 金融 · 用户 · 科技
京东数科于 2013 年 10 月开始独立运营,定位服务金融机构的科技公司。京东数科风控体系利用机器学习、深度学习等人工智能技术,已实现逾期率和资损水平低于行业… 更多
Live 讲座须知
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