L'apprentissage automatique en finance : De la théorie à la pratique

Note :   (4,5 sur 5)

L'apprentissage automatique en finance : De la théorie à la pratique (F. Dixon Matthew)

Avis des lecteurs

Résumé:

Ce livre est un guide complet et bien organisé de l'apprentissage automatique en finance, salué pour ses explications claires, ses exemples pratiques de code Python et son approche pédagogique. Il couvre efficacement les aspects théoriques et pratiques du sujet, ce qui le rend adapté aux étudiants et aux professionnels. Cependant, certains critiques ont noté la faiblesse des exemples pratiques et le manque d'études de cas, ce qui pourrait ne pas satisfaire ceux qui recherchent des applications directes des concepts.

Avantages:

Une couverture complète des concepts d'apprentissage automatique pertinents pour la finance.
Explications claires mettant l'accent à la fois sur la théorie et les applications pratiques.
Bien structuré avec des exercices, des questions à choix multiples et des ressources pour l'enseignant.
Intégration d'exemples de code Python pour un apprentissage pratique.
Des sections innovantes sur des sujets tels que l'apprentissage par renforcement inverse et les méthodes bayésiennes.

Inconvénients:

Certains lecteurs ont trouvé qu'il s'agissait davantage d'une référence théorique que d'un guide pratique.
Le manque d'études de cas détaillées et d'applications pratiques approfondies peut laisser les praticiens expérimentés sur leur faim.
En tant que première édition, elle manque de finition dans certains domaines.

(basé sur 35 avis de lecteurs)

Titre original :

Machine Learning in Finance: From Theory to Practice

Contenu du livre :

Chapitre 1. Introduction.

- Chapitre 2. Modélisation probabiliste. - Chapitre 3.

Régression bayésienne et processus gaussiens.

- Chapitre 4. Réseaux neuronaux de type Feed Forward.

- Chapitre 5. Interprétabilité. - Chapitre 6.

Modélisation des séquences. - Chapitre 7. Modélisation probabiliste des séquences.

- Chapitre 8. Réseaux neuronaux avancés.

- Chapitre 9. Introduction à l'apprentissage par renforcement. - Chapitre 10.

Applications de l'apprentissage par renforcement.

- Chapitre 11. Apprentissage par renforcement inverse et apprentissage par imitation. - Chapitre 12.

Frontières de l'apprentissage automatique et de la finance.

Autres informations sur le livre :

ISBN :9783030410704
Auteur :
Éditeur :
Reliure :Broché

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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)