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JumpStart Industria de Amazon SageMaker AI: financiera

Utilice JumpStart la SageMaker IA Industry: soluciones financieras, modelos y cuadernos de ejemplo para obtener información sobre las funciones y capacidades de la SageMaker IA mediante soluciones de un solo paso seleccionadas y cuadernos de ejemplo sobre problemas de aprendizaje automático (ML) centrados en la industria. Los cuadernos también explican cómo usar el Python SageMaker JumpStart industrial SDK para mejorar los datos de texto de la industria y ajustar los modelos previamente entrenados.

Python de Amazon SageMaker AI JumpStart Industry SDK

SageMaker Runtime JumpStart proporciona herramientas de procesamiento para seleccionar conjuntos de datos de la industria y ajustar los modelos previamente entrenados a través de su biblioteca de clientes llamada Industry Python. SageMaker JumpStart SDK Para obtener API documentación detallada y obtener más información sobre el SDK procesamiento y la mejora de los conjuntos de datos de texto de la industria para mejorar el rendimiento de state-of-the-art los modelos SageMaker JumpStart, consulte la documentación de código SDK abierto de SageMaker JumpStart Industry Python.

Amazon SageMaker AI JumpStart Industry: solución financiera

SageMaker JumpStart Industria de la IA: Financial ofrece las siguientes libretas de soluciones:

Esta solución de SageMaker IA JumpStart Industry: Financial proporciona una plantilla para un modelo de calificación crediticia corporativa mejorado con texto. Muestra cómo combinar un modelo basado en características numéricas (en este caso, los famosos 5 ratios financieros de Altman) con textos extraídos de los documentos SEC presentados para mejorar la predicción de las calificaciones crediticias. Además de los 5 ratios de Altman, puede añadir más variables según sea necesario o establecer variables personalizadas. Este cuaderno de soluciones muestra cómo SageMaker JumpStart Industry Python SDK ayuda a procesar la puntuación de los textos SEC archivados mediante el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP). Además, la solución demuestra cómo entrenar un modelo utilizando el conjunto de datos mejorado para crear un best-in-class modelo, implementar el modelo en un punto final de SageMaker IA para la producción y recibir predicciones mejoradas en tiempo real.

Las calificaciones crediticias se generan tradicionalmente mediante modelos que utilizan datos de estados financieros y datos de mercado, que son exclusivamente tabulares (numéricos y categóricos). Esta solución crea una red de empresas a partir de SEClos documentos presentados y muestra cómo utilizar la red de relaciones empresariales con datos tabulares para generar predicciones de calificación precisas. Esta solución muestra una metodología que utiliza datos sobre los vínculos entre empresas para extender los modelos de calificación crediticia tabulares, que han sido utilizados por el sector de calificaciones crediticias durante décadas, a la clase de modelos de machine learning en redes.

Puede encontrar estas soluciones de servicios financieros en la SageMaker JumpStart página de Studio Classic.

Amazon SageMaker AI JumpStart Industry: modelos financieros

SageMaker AI JumpStart Industry: Financial proporciona los siguientes modelos de enfoque BERT(RoBERTa) robustamente optimizados previamente entrenados:

RoBERTa-SEC-LargeLos modelos RoBERTa-SEC-Base and son modelos de incrustación de texto basados en el oBERTa modelo NLP R de Gluon y previamente entrenados en los informes SEC 10-K/10-Q del S&P 500 de la década de 2010 (de 2010 a 2019). Además de estas, SageMaker AI JumpStart Industry: Financial ofrece otras dos oBERTa variantes R RoBERTa-SEC-WIKI-Base y RoBERTa-SEC-WIKI-Large, que están previamente entrenadas sobre los SEC archivos y textos comunes de Wikipedia.

Para encontrar estos modelos, vaya SageMaker JumpStart al nodo Modelos de texto, seleccione Explorar todos los modelos de texto y, a continuación, filtre para ver la incrustación de texto de la tarea de aprendizaje automático. Puede acceder a los cuadernos correspondientes después de seleccionar el modelo de su elección. Los cuadernos emparejados le explicarán cómo se pueden ajustar los modelos previamente entrenados para tareas de clasificación específicas en conjuntos de datos multimodales, que están mejorados por el Python industrial. SageMaker JumpStart SDK

La siguiente captura de pantalla muestra las tarjetas de modelos previamente entrenadas que se proporcionan en la página de IA de Studio Classic. SageMaker JumpStart

Amazon SageMaker AI JumpStart Industry: cuadernos de ejemplos financieros

SageMaker AI JumpStart Industry: Financial ofrece los siguientes cuadernos de ejemplo para demostrar las soluciones a los problemas de aprendizaje automático centrados en la industria:

Para obtener una vista previa del contenido de los cuadernos de ejemplo, consulte Tutoriales: SDK documentación de Python sobre Finance in the SageMaker JumpStart Industry.

Amazon SageMaker AI JumpStart Industry: publicaciones de blog sobre finanzas

Para ver aplicaciones exhaustivas del uso de JumpStart la SageMaker IA en la industria: soluciones financieras, modelos, ejemplos y SDK demás, consulte las siguientes publicaciones del blog:

Amazon SageMaker AI JumpStart Industry: investigación relacionada con la financiación

Para obtener información sobre JumpStart la industria de la SageMaker IA: soluciones financieras, consulte los siguientes documentos:

Amazon SageMaker AI JumpStart Industry: recursos financieros adicionales

Para tutoriales y documentación adicionales, consulte los siguientes recursos: