本申请涉及人工智能领域,公开了一种基于强化学习的风险预测的方法、装置、设备及存储介质。其中方法包括:接收目标标的物的风险预测请求,该风险预测请求包括预测日期;获取该风险预测请求的接收日期和接收日期的前N天目标标的物的目标历史数据;对目标历史数据进行特征提取,得到多个预设特征维度中每一预设特征维度对应的目标状态特征;将目标状态特征输入至第一风险预测模型,得到目标标的物在预测日期的风险值,其中,第一风险预测模型是基于第一训练集、第一Critic模型或第二Critic模型,对第一Actor模型进行优化得到的模型。实施本申请实施例,可以提高风险预测的准确率,有利于进行风险决策。
声明:
“基于强化学习的风险预测的方法、装置、设备及存储介质” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)