Titre original :
Entrepreneurial Finance: Emerging Approaches Using Machine Learning and Big Data
Contenu du livre :
Finance entrepreneuriale : Emerging Approaches Using Machine Learning and Big Data présente une vue d'ensemble des applications des algorithmes d'apprentissage automatique à la base de données Crunchbase. Les auteurs soulignent les principaux objectifs de recherche qui peuvent être abordés et passent en revue toutes les variables et tous les algorithmes utilisés pour chaque objectif.
Pour chaque algorithme d'apprentissage automatique, les auteurs analysent les mesures de performance respectives afin d'identifier un modèle de référence. Cette étude se veut une référence pour les chercheurs et les praticiens sur l'utilisation de l'apprentissage automatique en tant qu'outil efficace pour soutenir les processus de prise de décision dans les investissements en actions. La section 2 présente une introduction à l'apprentissage automatique et souligne les principales différences par rapport à une approche statistique traditionnelle.
La section 3 donne un aperçu des sociétés de capital-risque qui ont déjà appliqué une approche fondée sur les données à leur processus décisionnel en matière d'investissement.
La section 4 présente Crunchbase, l'une des bases de données les plus pertinentes sur les startups et les investisseurs. La section 5 décrit la portée de cette étude, en se concentrant sur les contributions de recherche qui ont appliqué des techniques d'apprentissage automatique aux données de Crunchbase.
La section 6 classe les objectifs de recherche des études et décrit les différentes approches d'apprentissage automatique. La section 7 décrit un exemple de la manière dont les modèles proposés par les études précédentes pourraient être intégrés de manière synergique dans la prise de décision des investisseurs. La section 8 synthétise toutes les caractéristiques ou variables utilisées, qui sont obtenues soit directement à partir de Crunchbase, soit par le biais d'un processus d'ingénierie des caractéristiques.
La section 9 analyse les algorithmes utilisés. La section 10 examine les résultats obtenus dans le cadre de recherches antérieures afin d'établir une base de référence pour les recherches futures dans ce domaine. Enfin, la section 11 présente une discussion finale sur l'applicabilité de l'apprentissage automatique en tant qu'outil pour les investissements guidés par les données, tandis que les conclusions et les développements futurs sont présentés à la section 12.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781680838046 |
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| Reliure : | Broché |
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