Modele lazi de zestre

La paresse est quelque chose qui a juste du sens dans le moment. Il résulte de la prise d`une vision à court terme de notre vie où nous préférons simplement le plaisir à court terme sur les récompenses à long terme. La paresse, d`autre part, ne vient pas attaché avec culpabilité. C`est un comportement très insouciant où nous trouvons le confort d`être inactif. Nous ne pouvions pas être dérangés de faire quelque chose d`intense ou difficile, ou ne peut pas supporter la pensée d`épuiser nos énergies mentales sur une tâche particulière. Nous ne pouvions tout simplement pas nous soucier de ce qui devait être fait. Nous préférons nous adonner au plaisir du moment que de souffrir par la douleur de mettre l`effort dans quelque chose de significatif. Le repos est tout au sujet de la récupération après avoir mis dans le travail et l`effort dans une tâche. La paresse n`est tout simplement pas se soucier de la tâche et par la suite en utilisant la paresse comme un chemin vers l`ignorance.

La paresse est quelque chose qui mange lentement à nous jour après jour, semaine après semaine, mois après mois, et année après année. Se livrer à votre paresse habitude pourrait ne pas sembler significatif aujourd`hui, mais ce n`est qu`une illusion qui vous donne un faux sentiment de sécurité. La paresse peut aussi s`accrocher à nous quand nous nous sentons quelque peu submergés. Dans de tels cas, la paresse est utilisée comme un mécanisme de défense similaire à la procrastination. Cependant, la différence est qu`ici, dans ce scénario, vous n`avez rien à faire. Vous avez atteint un point où vous n`avez tout simplement pas de soins sur le résultat, et la paresse semble juste comme la meilleure option. Les professionnels de ZestFinance aideront vos équipes d`affaires à évaluer et à appliquer des modèles de machine learning qui correspondent à vos priorités et à vos objectifs commerciaux. La paresse est une habitude conditionnée au fil du temps où nous résistons de façon persistante et constante à l`effort de préférence d`un désir fort d`être inactif.

La paresse peut également être déclenchée lorsque nous nous sentons blessés ou ont peur de faire face à quelque chose. Mais comme ci-dessus, nous arrivons à un point où nous ne nous soucions pas. Et, par conséquent, la paresse est quelque chose que nous choisissons de se livrer à sans culpabilité ou de honte. ZestFinance installe et configure les outils ZAML sur vos systèmes afin que vous puissiez exploiter la puissance des modèles de machine learning rapidement et en toute sécurité. Aussi merveilleux que toutes les méthodes discutées ci-dessus sont, il y aura des moments où vous serez probablement attiré dans des périodes d`inertie. La paresse vous écrasera parfois, vous et vous, vous aurez du mal à résister à la tentation de revenir à vos manières paresseuses. 🙁 plus je m`en tiens à cela les choses plus faciles deviendront et plus je vais profiter du processus… Le temps viendra où l`hiver vous demandera ce que vous faisiez tout l`été. – Henry Clay ZAML automatise une grande partie du modèle et du système de reporting et de surveillance, ce qui permet à vos précieux scientifiques de données de se concentrer sur un travail de plus grande valeur. Cependant, nous avons tous des buts et des rêves, même si nous ne les verbalisons pas. Il y a des choses que nous voulons tous accomplir. Cependant, ces choses prennent du travail, de l`effort et du temps.

Il est, bien sûr, inévitable que nos niveaux d`énergie vont cycle de haut en bas tout au long de la journée. Cependant, ce qui est évitable tombe en inertie lorsque nos niveaux d`énergie trempez. Boostez la puissance prédictive en exploitant davantage vos informations internes sur les produits et les clients. Extrayez plus de valeur des données du bureau. Les modèles ZAML peuvent tirer des enseignements de milliers de variables dans un modèle de crédit unique. Quelles habitudes aurai-je besoin de développer et de routines que j`aurais besoin de mettre en pierre pour atteindre ces objectifs? Passez de centaines de modèles de crédit et de risque à un seul modèle de machine learning avec un ensembling avancé par ligne de produit.