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查看今年 GPU 技術大會 (GTC) 2021 所有令人驚豔的金融服務業演講
在量化衍生性金融商品風險管理中即時使用 GPU
Gerald Hanweck | Cboe Global Markets, Inc. 軟體工程副總裁
將生成對抗網路用於模擬市場資料以進行預測分析
Yigal Jhirad | Cohen & Steers 量化衍生性金融商品策略主管
適用於量化金融，採用深度學習的 FBSDE 模型定價和交易策略
Bernhard Hientzsch | Wells Fargo 管理總監
零售信用風險中的機器學習：演算法、基礎架構和替代資料的過去、現在和未來
Paul Edwards | 加拿大豐業銀行資料科學和模型創新總監
用單一應用程式透過多種方法打擊詐騙：在 Kubernetes 上採用 GPU 加速的的端對端機器學習運維作業
Sophie Watson | Red Hat 首席資料科學家
利用 GPU 加速的 Apache Spark 執行大規模 ETL 基準
Andy Grove | NVIDIA 首席工程師
利用 GPU 支援的對話式人工智慧偵測詐欺行為並處理保險詐騙
Nigel Cannings | Intelligent Voice 技術長
產品推薦系統
Stephane Fotso | Square 機器學習工程師
加速自然語言處理：Hugging Face 如何將 Transformer 推論的速度提升 100 倍
Jeff Boudier | Hugging Face 產品主管
線性迭代特徵嵌入 (LIFE)：全新可解釋集成機器學習模型
Jie Chen | Wells Fargo 企業模型風險常務董事
GPU 加速的可解釋機器學習，適合建構多元化投資組合
Michael Ege | Munich Re 管理總監暨貿易、建模與技術主管
透過多方 GPU 運算協作重新打造詐騙偵測技術
Hays McCormick | BNY Mellon 資料科學與架構專員
在金融交易中產生合成資料：適用於非監督式學習，注重隱私的規劃藍圖
Jessie Lamontagne | 加拿大豐業銀行資料科學和模型創新資深經理
用緩慢昂貴的 Oracle 加速金融建模
Peter Decrem | 花旗銀行利率交易主任
適用於偵測金融異常狀況的深度學習
Richard Huddleston | Morgan Stanley 執行總監暨特聘工程師
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