Învățarea automată în finanțe: De la teorie la practică

Recenzii ale cititorilor

Cartea „Machine Learning in Finance” este foarte apreciată pentru acoperirea cuprinzătoare a tehnicilor de învățare automată relevante pentru industria financiară, îmbinând conceptele teoretice cu aplicațiile practice. Cartea este lăudată pentru scrierea sa clară și abordarea structurată, ceea ce o face potrivită atât pentru studenți, cât și pentru profesioniști. Cu toate acestea, unele recenzii notează că este posibil să lipsească suficiente studii de caz din lumea reală și că accentul său teoretic ar putea să nu atragă toți practicienii.

Acoperire cuprinzătoare a conceptelor relevante, explicație detaliată a modelelor, bază teoretică solidă, exemple practice de codificare Python, potrivită atât pentru studenți, cât și pentru profesioniștii din domeniul finanțelor, atractivă din punct de vedere vizual cu figuri și exerciții.

Oarecum teoretică, cu aplicații limitate în lumea reală, poate să nu fie lustruită ca primă ediție, nu este ideală pentru cei care caută știință aplicată fără conținut teoretic profund.

(pe baza a 35 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Machine Learning in Finance: From Theory to Practice

Conținutul cărții:

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.