数据清洗在长尾场景下需注意数据原始性、质量标准、验证、转换、填充、异常值处理、特征选择、平滑、标注、微调、隐私保护、去重等,高质量数据集对机器学习模型训练至关重要,企业数字化和数据治理水平也很重要。...
(more)大数据平台容器化混合部署,扩容弹性较云化+分布式存储相比的优势和提升在什么地方 ?针对你这个话题,我是这样的思考,你可以看看是否有解答:容器相比云化虚机,弹性能力是数量级的提升。大数据容器化后做混合部署,可以复用容器的弹性能力,实现大数据作业的serverless化,即无需为大...
大语言模型在银行风控领域具有广泛应用前景,可应用于文本分析、情感分析、风险评估、异常检测等场景,具有强大的自然语言处理能力和深度学习技术。需考虑数据隐私、安全和合规等问题。...
(more)介绍常见日志模块组件和架构选型建议,包括EFK/ELK和Elasticsearch+Filebeat+Zookeeper+Kafka+Kibana等,考虑资源量、多租户、容灾备份等,设置热、温、冷数据周期,超过三年的数据归档处理。
文章介绍了基于Apriori算法的告警关联分析模型,实现告警自动压缩和根因分析,未来需要完善特征构建和关键词过滤等方面。
Redis是快速的内存数据库,适用于大型缓存场景,具有内存操作、单线程模式、IO多路复用和高效数据结构等优势,适用于电子保单的存储、管理和传输等功能。
商业银行面临IT运维困难和挑战,AIOps应用能够提高运维效率和质量,降低成本,支持数字化转型。AIOps建设分为三个阶段:准备阶段、面向应用阶段和进一步发展建设阶段。商业银行的AIOps建设主要以监控系统智能化、日志系统标准化、规范化为出发点,逐渐开展智能运维分析场景建设。...
(more)企业IT运维从手动到自动再到智能,随着IT架构和市场信息化技术的发展,运维工作也不断变革,智能化运维的目标包括预防、解决和知识化,数据的利用是实现智能化的前提条件,需要进行数据采集、分析和积累。...
(more)几乎所有在线服务都在收集我们的个人数据,并可能将这些数据用于训练 LLM 。然而,模型会如何使用这些用于训练的数据则是难以确定的。如果在模型的训练中使用了诸如地理位置、健康记录、身份信息等敏感数据,那么针对模型中隐私数据的提取攻击( Data extraction attack )将会造...
一、如何规范金融行业应用系统业务和IT技术数据的大模型应用的数据标准,有利于更好发挥大模型在金融行业的作用 ?答:制定统一的数据标准 :金融行业应制定一套统一的数据标准,包括数据格式、数据质量、数据安全性等方面的规定,以确保不同系统之间的数据互通性和一致性。建立数据...