Învățarea automată pentru finanțe: Ghidul începătorului pentru explorarea învățării automate în domeniul bancar și financiar

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 7 voturi.

Titlul original:

Machine Learning for Finance: Beginner's Guide to Explore Machine Learning in Banking and Finance

Conținutul cărții:

Înțelegeți elementele esențiale ale învățării automate și impactul acesteia în sectorul financiar Caracteristici principale.

⬤ Explorați spectrul de învățare automată și utilizarea acesteia.

⬤ Înțelegeți NLP și Computer Vision și cazurile lor de utilizare.

⬤ Înțelegeți rețeaua neurală, CNN, RNN și aplicațiile lor.

⬤  Înțelegeți învățarea prin consolidare și aplicațiile acestora.

⬤ Învățați aplicațiile în creștere ale învățării automate în sectorul financiar.

⬤  Expuneți-vă la data mining, vizualizarea datelor și analiza datelor.

Descriere.

Domeniile adaptării mașinilor, învățării profunde și raționamentului computerizat se extind rapid și, probabil, vor continua să facă acest lucru pentru o lungă perioadă de timp. Există multe impulsuri principale pentru acest lucru, așa cum se surprinde rapid în această revizuire. Din când în când, progresul a fost emoțional, deschizând noi modalități de a face față provocărilor de inovare de lungă durată, de exemplu, progresele în viziunea PC și investigarea imaginilor.

Cartea demonstrează cum să se rezolve unele dintre cele mai frecvente probleme din industria financiară. Cartea abordează probleme reale cu care se confruntă zilnic practicienii. Cartea explică modul în care machine learning funcționează pe date structurate, text și imagini. Veți acoperi explorarea Na ve Bayes, distribuția normală, gruparea cu procesul Gaussian, rețeaua neuronală avansată, modelarea secvențelor și învățarea prin consolidare. Capitolele ulterioare vor discuta cazurile de utilizare a învățării automate în sectorul financiar și implicațiile învățării profunde. Cartea se încheie cu algoritmi tradiționali de învățare automată.

Învățarea automată a devenit foarte importantă în sectorul financiar, fiind utilizată în principal pentru o mai bună gestionare și analiză a riscurilor. O analiză mai bună conduce la decizii mai bune, care duc la o creștere a profitului pentru instituțiile financiare. Machine Learning pentru a împuternici fintech să facă profituri masive prin optimizarea proceselor, maximizarea eficienței și creșterea profitabilității.

Ce veți învăța.

⬤ Voi înțelege cele mai relevante tehnici de Machine Learning pentru utilizarea de zi cu zi.

⬤ Voi fi încrezător în construirea și implementarea algoritmilor ML.

⬤  Familiarizați-vă cu adoptarea Machine Learning pentru nevoile dvs. de afaceri.

⬤  Descoperiți concepte mai avansate aplicate astăzi în sectorul bancar și în alte sectoare.

⬤ Construiți un set de competențe de masterat în proiectarea aplicațiilor inteligente AI, inclusiv NLP, Computer Vision și Deep Learning.

Pentru cine este această carte.

Data Scientist, ingineri de machine learning și persoane fizice care doresc să adopte machine learning în domeniul financiar. Practicanții lucrează în bănci, managementul activelor, fonduri speculative sau lucrează pentru prima dată în domeniul financiar. Persoane care doresc să învețe despre aplicațiile învățării automate în finanțe sau persoane care intră în domeniul fintech.

Tabla de conținut.

IntroducereIntroducereNaive Bayes, distribuție normală și procese automate de clusterizareÎnvățare automată pentru structurarea datelorParsing Data Using NLPComputer VisionRețele neuronale, GBM și Gradient DescentSequence ModelingReinforcement Learning for Financial MarketsFinance Use CasesImpact of Machine Learning on FintechMachine Learning in FinanceeKYC and Anti-Fraud PolicyUses of Data Mining and Data VisualizationAdvantages and Disadvantages of Machine LearningAplications of Machine Learning in Other IndustriesEthical considerations in Artificial IntelligenceArtificial Intelligence in BankingCommon Machine Learning AlgorithmsFrequently Asked Questions.