我的深度学习实验：金融科技风险检测

在不断发展的金融科技行业中，对风险评估的需求日益增长。为了提高风险检测机制，我们进行了一些深度学习实验。传统的基于规则的系统在金融科技中缺乏灵活性，经常错过微妙的数据模式，而深度学习可以泛化大型数据集并识别非直观的结构。 实验1使用TensorFlow在历史交易数据上实施了简单的神经网络，达到了85%的准确率，但在检测高级欺诈模式方面遇到了困难。实验2将CNN（通常用于图像处理）应用于时间序列数据，达到了87%的准确率，并检测到了更多复杂的模式。实验3探索了RNN（特别是LSTM），以识别时间数据结构，结果达到了92%的准确率。 最终实验中，我们组合了CNN和LSTM模型，通过利用这两个模型的优势，达到了95%的准确率。关键结论强调了高质量数据的重要性、特定模型对不同数据类型的适用性和组合模型的优越性能。在不断变化的金融风险景观中，不断地重新训练和更新模型至关重要。深度学习的适应性和随时间学习能力使其在金融科技中成为一个宝贵的资产。