Amazon SageMaker AI JumpStart 產業：金融 - Amazon SageMaker AI
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本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

Amazon SageMaker AI JumpStart 產業：金融

使用 SageMaker AI JumpStart 產業：金融解決方案、模型和範例筆記本，透過精心策劃的單一步驟解決方案和產業機器學習 (ML) 問題的範例筆記本，來了解 SageMaker AI 功能和功能。筆記本也會逐步說明如何使用 SageMaker JumpStart 產業 Python SDK 來增強產業文字資料，並微調預先訓練的模型。

Amazon SageMaker AI JumpStart 產業 Python SDK

SageMaker Runtime JumpStart 提供處理工具，可透過其名為 SageMaker JumpStart Industry Python 的用戶端程式庫來策劃產業資料集和微調預先訓練的模型SDK。如需 和 的詳細API文件，SDK以及進一步了解如何處理和增強產業文字資料集，以改善 上 state-of-the-art模型的效能 SageMaker JumpStart，請參閱SageMaker JumpStart產業 Python SDK開放原始碼文件。

Amazon SageMaker AI JumpStart Industry：金融解決方案

SageMaker AI JumpStart 產業：金融提供下列解決方案筆記本：

  • 企業信用評等預測

此 SageMaker AI JumpStart 產業：金融解決方案提供文字增強型企業信用評等模型的範本。它顯示如何根據數值特徵 （在此案例中，Altman 的 5 個知名財務比率） 結合SEC來自檔案的文字來採用模型，以改善信用評級的預測。除了 5 個 Altman 比率之外，您還可以視需要新增更多變數或設定自訂變數。此解決方案筆記本顯示 SageMaker JumpStart Industry Python 如何SDK協助處理SEC檔案內文字的自然語言處理 (NLP) 評分。此外，解決方案示範如何使用增強型資料集訓練模型，以達成 best-in-class模型、將模型部署至 SageMaker AI 端點以進行生產，以及即時接收改善的預測。

  • 以圖形為基礎的信用評分

傳統上使用財務報表資料和市場資料的模型產生信用評等，其僅為表格式 (數值和分類)。此解決方案使用SEC檔案建構公司網路，並示範如何使用公司關係網路與表格式資料來產生準確的評分預測。該解決方案示範的方法使用公司連結上的資料，將傳統的表格式信用評分模型 (評等產業已使用數十年) 延伸到網路上的機器學習模型類別。

注意

解決方案筆記本僅供示範用途。不應視為財務或投資建議。

您可以透過 Studio Classic 中的 SageMaker JumpStart 頁面找到這些金融服務解決方案。

重要

截至 2023 年 11 月 30 日，先前的 Amazon SageMaker Studio 體驗現在已命名為 Amazon SageMaker Studio Classic。以下章節是使用 Studio Classic 應用程式的特定部分。如需使用更新 Studio 體驗的相關資訊，請參閱 Amazon SageMaker Studio。

注意

SageMaker AI JumpStart 產業：金融解決方案、模型卡和範例筆記本只能透過 SageMaker Studio Classic 託管和執行。登入 SageMaker AI 主控台並啟動 SageMaker Studio Classic。如需如何尋找解決方案卡的詳細資訊，請參閱上一個主題：SageMaker JumpStart。

Amazon SageMaker AI JumpStart Industry：金融模型

SageMaker AI JumpStart 產業：金融業提供下列預先訓練的強大最佳化BERT方法 (RoBERTa) 模型：

  • 財務文字內嵌 (RoBERTaSEC--Base)

  • RoBERTa-SEC-WIKI-Base

  • RoBERTa-SEC-Large

  • RoBERTa-SEC-WIKI-Large

和 RoBERTa-SEC-Large RoBERTa-SEC-Base模型是基於 Gluon NLP的 R oBERTa 模型的文字內嵌模型，並根據 20SEC10 年十年 （從 2010 年到 2019 年） 的 S&P 500 10-K/10-Q 報告進行預先訓練。除了這些之外， SageMaker AI JumpStart 產業：金融提供另外兩種 R oBERTa 變體 RoBERTa-SEC-WIKI-Large， RoBERTa-SEC-WIKI-Base並且已針對 Wikipedia SEC的文件和常見文字進行預先訓練。

您可以透過導覽至文字模型節點、選擇探索所有文字模型，然後篩選 ML 任務文字內嵌，在 SageMaker JumpStart 中尋找這些模型。 選取您選擇的型號後，可存取任何對應的筆記本。配對的筆記本將逐步引導您如何針對多模態資料集上的特定分類任務微調預先訓練的模型，而這些任務是由 SageMaker JumpStart Industry Python 所增強SDK。

注意

模型筆記僅供示範用途。不應被視為財務或投資建議。

下列螢幕擷取畫面顯示透過 Studio Classic 上的 SageMaker AI JumpStart 頁面提供的預先訓練模型卡。

透過 Studio Classic 上的 SageMaker AI JumpStart 頁面提供的預先訓練模型卡。
注意

SageMaker AI JumpStart 產業：金融解決方案、模型卡和範例筆記本只能透過 SageMaker Studio Classic 託管和執行。登入 SageMaker AI 主控台並啟動 SageMaker Studio Classic。如需如何尋找模型卡的詳細資訊，請參閱上一個主題：SageMaker JumpStart。

Amazon SageMaker AI JumpStart Industry：財務範例筆記本

SageMaker AI JumpStart 產業：金融提供下列範例筆記本，示範以產業為重心的 ML 問題的解決方案：

注意

範例筆記本僅供示範用途。不應被視為財務或投資建議。

注意

SageMaker AI JumpStart 產業：金融解決方案、模型卡和範例筆記本只能透過 SageMaker Studio Classic 託管和執行。登入 SageMaker AI 主控台並啟動 SageMaker Studio Classic。如需如何尋找範例筆記本的詳細資訊，請參閱上一個主題：SageMaker JumpStart。

若要預覽範例筆記本的內容，請參閱 SageMaker JumpStart Industry Python SDK 文件中的教學課程 – 財務。

Amazon SageMaker AI JumpStart Industry：金融部落格文章

如需使用 SageMaker AI JumpStart 產業的徹底應用程式：金融解決方案、模型、範例和 SDK，請參閱下列部落格文章：

Amazon SageMaker AI JumpStart Industry：金融相關研究

如需 SageMaker AI JumpStart 產業：金融解決方案的相關研究，請參閱下列文章：

Amazon SageMaker AI JumpStart Industry：財務其他資源

如需其他文件和教學課程，請參閱以下資源：