Evaluare:
Cartea este un ghid cuprinzător și bine organizat pentru învățarea automată în finanțe, lăudat pentru explicațiile sale clare, exemplele practice de cod Python și abordarea pedagogică. Acesta acoperă în mod eficient atât aspectele teoretice, cât și cele practice ale subiectului, făcându-l potrivit pentru studenți și profesioniști deopotrivă. Cu toate acestea, unii recenzenți au remarcat exemplele sale practice slabe și lipsa studiilor de caz, care ar putea să nu satisfacă pe cei care caută aplicații directe ale conceptelor.
Avantaje:⬤ Acoperire cuprinzătoare a conceptelor de învățare automată relevante pentru finanțe.
⬤ Explicații clare, cu accent atât pe teorie, cât și pe aplicații practice.
⬤ Bine structurată cu exerciții, întrebări cu alegere multiplă și resurse pentru instructor.
⬤ Integrarea exemplelor de cod Python pentru învățarea practică.
⬤ Secțiuni inovatoare pe teme precum învățarea prin întărire inversă și metodele bayesiene.
⬤ Unii cititori au considerat că este mai mult o referință teoretică decât un ghid practic.
⬤ Lipsa studiilor de caz detaliate și a aplicațiilor practice aprofundate poate lăsa practicienii experimentați cu dorința de a obține mai mult.
⬤ Ca primă ediție, îi lipsește luciditatea în unele domenii.
(pe baza a 35 recenzii ale cititorilor)
Machine Learning in Finance: From Theory to Practice
Capitolul 1. Introducere.
- Capitolul 2. Modelarea probabilistică. - Capitolul 3.
Regresia Bayesiană și Procesele Gaussiene.
- Capitolul 4. Rețele neuronale Feed Forward.
- Capitolul 5. Interpretabilitatea. - Capitolul 6.
Modelarea secvențelor. - Capitolul 7. Modelarea probabilistică a secvențelor.
- Capitolul 8. Rețele neuronale avansate.
- Capitolul 9. Introducere în învățarea prin întărire. - Capitolul 10.
Aplicații ale învățării prin întărire.
- Capitolul 11. Învățarea prin întărire inversă și învățarea prin imitație. - Capitolul 12.
Frontierele învățării automate și ale finanțelor.
© Book1 Group - toate drepturile rezervate.
Conținutul acestui site nu poate fi copiat sau utilizat, nici parțial, nici integral, fără permisiunea scrisă a proprietarului.
Ultima modificare: 2024.11.08 07:02 (GMT)