金融机器学习软件

金融机器学习是将机器学习应用于金融领域，通过算法和数据分析来提高金融服务和产品的效率和准确性。金融机器学习的应用范围包括风险评估、投资组合优化、信用评估、反欺诈、高频交易等领域。金融机器学习技术的核心是数据挖掘和算法优化。通过收集大量的金融数据，如财务数据、交易数据、市场数据、社交媒体数据等，运用机器学习的算法，从中发现隐藏的模式和规律，并据此进行风险控制和预测。在金融交易方面，金融机器学习可以提供更高效、更精确的交易策略。利用深度学习、强化学习等算法，可以在短时间内对大量的数据进行分析，帮助投资者更好地理解市场动态和趋势，制定更科学的投资计划并提高收益。在风险控制方面，金融机器学习可以通过据关联来检测欺诈行为，提高交易安全性。金融机器学习已经成为金融服务和产品的重要组成部分，提供了从数据中获得洞察力、发现规律、提高效率、降低成本、减少风险、提高客户体验等多方面的优势。随着数据的积累和算法的不断优化，金融机器学习技术的应用前景将更加广泛。数据分析和预测，实现风险分析和预警。在信用评估方面，机器学习可以自动化信用评分的过程，并利用多维数据模型为客户提供更加准确的授信策略。同时，在反欺诈方面，机器学习可以通过分析交易行为、用户画像和数

金融机器学习是将机器学习应用于金融领域，通过算法和数据分析来提高金融服务和产品的效率和准确性。金融机器学习的应用范围包括风险评估、投资组合优化、信用评估、反欺诈、高频交易等领域。金融机器学习技术的核心是数据挖掘和算法优化。通过收集大量的金融数据，如财务数据、交易数据、市场数据、社交媒体数据等，运用机器学习的算法，从中发现隐藏的模式和规律，并据此进行风险控制和预测。在金融交易方面，金融机器学习可以提供更高效、更精确的交易策略。利用深度学习、强化学习等算法，可以在短时间内对大量的数据进行分析，帮助投资者更好地理解市场动态和趋势，制定更科学的投资计划并提高收益。在风险控制方面，金融机器学习可以通过据关联来检测欺诈行为，提高交易安全性。金融机器学习已经成为金融服务和产品的重要组成部分，提供了从数据中获得洞察力、发现规律、提高效率、降低成本、减少风险、提高客户体验等多方面的优势。随着数据的积累和算法的不断优化，金融机器学习技术的应用前景将更加广泛。数据分析和预测，实现风险分析和预警。在信用评估方面，机器学习可以自动化信用评分的过程，并利用多维数据模型为客户提供更加准确的授信策略。同时，在反欺诈方面，机器学习可以通过分析交易行为、用户画像和数

金融机器学习是将机器学习应用于金融领域，通过算法和数据分析来提高金融服务和产品的效率和准确性。金融机器学习的应用范围包括风险评估、投资组合优化、信用评估、反欺诈、高频交易等领域。金融机器学习技术的核心是数据挖掘和算法优化。通过收集大量的金融数据，如财务数据、交易数据、市场数据、社交媒体数据等，运用机器学习的算法，从中发现隐藏的模式和规律，并据此进行风险控制和预测。在金融交易方面，金融机器学习可以提供更高效、更精确的交易策略。利用深度学习、强化学习等算法，可以在短时间内对大量的数据进行分析，帮助投资者更好地理解市场动态和趋势，制定更科学的投资计划并提高收益。在风险控制方面，金融机器学习可以通过据关联来检测欺诈行为，提高交易安全性。金融机器学习已经成为金融服务和产品的重要组成部分，提供了从数据中获得洞察力、发现规律、提高效率、降低成本、减少风险、提高客户体验等多方面的优势。随着数据的积累和算法的不断优化，金融机器学习技术的应用前景将更加广泛。数据分析和预测，实现风险分析和预警。在信用评估方面，机器学习可以自动化信用评分的过程，并利用多维数据模型为客户提供更加准确的授信策略。同时，在反欺诈方面，机器学习可以通过分析交易行为、用户画像和数

机器学习平台是一种软件工具或服务，旨在为机器学习工程师、数据科学家和开发人员提供用于构建、测试和部署机器学习模型的环境和工具。它通常包括数据预处理、模型训练、自动化机器学习、模型部署、安全管理以及系统集成等多个方面，帮助企业显著提升智能化水平，同时应对实际应用中的各种挑战。功能机器学习平台的主要功能涵盖了从数据导入到模型部署的全生命周期管理，具体包括：数据预处理与管理：支持数据清洗、数据变换、数据归一化等操作，方便用户对数据进行预处理。模型训练与调优：提供多种机器学习算法的选择，支持模型训练参数的设置和训练进度的监控。自动化机器学习：自动选择和优化模型，减少人工干预，提高模型训练效率。模型：支持与现有系统的集成，提供灵活的扩展能力，满足不同业务需求。应用领域机器学习的应用领域非常广泛，以下是一些常见的应用场景：图像识别和分类：例如人脸识别、图像检索、物体识别等。自然语言处理：例如机器翻译、文本分类、语音识别等。推荐系统：例如电商、社交媒体等平台中的商品推荐、内容推荐等。医疗诊断：例如癌症诊断、疾病预测等。金融风控：例如欺诈检测、信用评估等。工业制造：例如质量控制、异常检测等。自动驾驶

机器学习平台是一种软件工具或服务，旨在为机器学习工程师、数据科学家和开发人员提供用于构建、测试和部署机器学习模型的环境和工具。它通常包括数据预处理、模型训练、自动化机器学习、模型部署、安全管理以及系统集成等多个方面，帮助企业显著提升智能化水平，同时应对实际应用中的各种挑战。功能机器学习平台的主要功能涵盖了从数据导入到模型部署的全生命周期管理，具体包括：数据预处理与管理：支持数据清洗、数据变换、数据归一化等操作，方便用户对数据进行预处理。模型训练与调优：提供多种机器学习算法的选择，支持模型训练参数的设置和训练进度的监控。自动化机器学习：自动选择和优化模型，减少人工干预，提高模型训练效率。模型：支持与现有系统的集成，提供灵活的扩展能力，满足不同业务需求。应用领域机器学习的应用领域非常广泛，以下是一些常见的应用场景：图像识别和分类：例如人脸识别、图像检索、物体识别等。自然语言处理：例如机器翻译、文本分类、语音识别等。推荐系统：例如电商、社交媒体等平台中的商品推荐、内容推荐等。医疗诊断：例如癌症诊断、疾病预测等。金融风控：例如欺诈检测、信用评估等。工业制造：例如质量控制、异常检测等。自动驾驶

推荐、内容推荐等。医疗诊断：机器学习可以应用于癌症诊断、疾病预测等。金融风控：在金融领域，机器学习被用于欺诈检测、信用评估等。工业制造：在质量控制、异常检测等方面，机器学习也有着广泛的应用。自动驾驶机器学习是一种利用统计学和计算机科学的方法来让机器具备从数据中学习、进化和改进的能力。它是人工智能领域的一个重要分支。机器学习的目标是设计并开发能够通过学习和自适应实现任务的算法和模型。这些算法和模型可以通过数据来推断规律和模式，并用于预测、分类、识别等任务。机器学习的应用非常广泛，包括但不限于以下领域：图像识别：这是机器学习常见的应用之一，用于识别物体、人、地点、数字图像等，例如在人脸识别、图像检索、物体跟踪中的应用。语音识别：机器学习被广泛应用于自动语音转换为文字的场景，例如在我们使用微信、QQ时，可以通过语音输入，然后转换为文字。推荐系统：在电商、社交媒体等平台中，机器学习被用于商品：这是机器学习令人兴奋的应用之一，机器学习被用于视觉感知、路况识别等。游戏智能：在游戏领域，机器学习被用于游戏AI、机器人足球等。网络安全：机器学习可以应用于恶意代码检测、网络攻击识别等。环境保护：机器

推荐、内容推荐等。医疗诊断：机器学习可以应用于癌症诊断、疾病预测等。金融风控：在金融领域，机器学习被用于欺诈检测、信用评估等。工业制造：在质量控制、异常检测等方面，机器学习也有着广泛的应用。自动驾驶机器学习是一种利用统计学和计算机科学的方法来让机器具备从数据中学习、进化和改进的能力。它是人工智能领域的一个重要分支。机器学习的目标是设计并开发能够通过学习和自适应实现任务的算法和模型。这些算法和模型可以通过数据来推断规律和模式，并用于预测、分类、识别等任务。机器学习的应用非常广泛，包括但不限于以下领域：图像识别：这是机器学习常见的应用之一，用于识别物体、人、地点、数字图像等，例如在人脸识别、图像检索、物体跟踪中的应用。语音识别：机器学习被广泛应用于自动语音转换为文字的场景，例如在我们使用微信、QQ时，可以通过语音输入，然后转换为文字。推荐系统：在电商、社交媒体等平台中，机器学习被用于商品：这是机器学习令人兴奋的应用之一，机器学习被用于视觉感知、路况识别等。游戏智能：在游戏领域，机器学习被用于游戏AI、机器人足球等。网络安全：机器学习可以应用于恶意代码检测、网络攻击识别等。环境保护：机器

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本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...