云数据?机器学习?数字动能布局智能算法领域

 

2017年12月1日,数字动能协助微软(中国)在广州举办云平台与金融科技联合发展高峰论坛,与参会的互联网金融科技公司、数据云平台公司以及暨南大学机器学习团队共同探讨金融科技与云平台的合作及发展未来。

 

 

论坛核心与会者合影留恋

 

数字动能公司的量化研究部负责人刘峰和首席量化研究员乐斌,与微软(中国)首席技术专家管震和暨南大学陈清亮教授带领的顶尖机器学习研究团队,共同探讨前沿算法在智能投研和资产管理领域的应用。

 

微软(中国)高级技术顾问黎超分享了微软大数据平台,并详细介绍了基于数据湖的大数据建设模式。

 

通过数据炼金,从数据中挖掘出有价值的内容;企业如何在云中去选择更适合自身的大数据架构,帮助企业在互联网方向有更宽阔的前进道路。微软云平台是一个可以提供全面的大数据处理支撑的平台。微软为了建立起云平台,经过了一系列的研究以及筛选,最终机器学习上选择了R语言,并且在R领域进行了长期的建设。不仅强化了微软云平台的云计算,也大大提高了大数据分析服务能力。

微软(中国)、暨南大学、数字动能三方分享会现场

 

微软(中国)尝试联合金融科技企业和高校的顶尖算法研究团队,实现云平台、算法、工具的资源整合,共同拓展和推动金融业务。

 

通过这一次的分享会上,经过数字动能与微软(中国)和暨南大学的密切商讨,确定了大数据和机器学习算法,在二级市场资产管理领域的智能研究、分析、交易、配置和资产管理业务链条的探索和商业应用价值。接下来微软(中国)的首席技术专家团队,将为数字动能和暨南大学的项目合作提供技术支持,共同攻克复杂模型研究和软件系统构建的难题。