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Titre original :
Machine Learning for Finance: Beginner's Guide to Explore Machine Learning in Banking and Finance
Contenu du livre :
Comprendre l'essentiel du Machine Learning et son impact dans le secteur financier Caractéristiques principales.
⬤ Explorer le spectre de l'apprentissage automatique et son utilisation.
⬤ Comprendre le NLP et la vision par ordinateur et leurs cas d'utilisation.
⬤ Comprendre les réseaux neuronaux, CNN, RNN et leurs applications.
⬤ Comprendre l'apprentissage par renforcement et ses applications.
⬤ Apprendre l'application croissante de l'apprentissage automatique dans le secteur de la finance.
⬤ Vous serez exposé à l'exploration de données, à la visualisation de données et à l'analyse de données.
Description.
Les domaines de l'adaptation des machines, de l'apprentissage profond et du raisonnement informatisé s'étendent rapidement et continueront probablement à le faire pendant longtemps. Il y a plusieurs raisons principales à cela, comme le montre rapidement cette étude. De temps en temps, les progrès ont été émotionnels, ouvrant de nouvelles voies pour traiter des défis d'innovation de longue date, par exemple, les progrès dans la vision PC et l'investigation d'images.
Ce livre montre comment résoudre certains des problèmes les plus courants dans l'industrie financière. Il aborde des problèmes concrets auxquels les praticiens sont confrontés quotidiennement. Le livre explique comment l'apprentissage automatique fonctionne sur des données structurées, du texte et des images. Il aborde l'exploration de Na ve Bayes, la distribution normale, le regroupement avec processus gaussien, les réseaux neuronaux avancés, la modélisation des séquences et l'apprentissage par renforcement. Les derniers chapitres abordent les cas d'utilisation de l'apprentissage automatique dans le secteur financier et les implications de l'apprentissage profond. Le livre se termine par les algorithmes traditionnels d'apprentissage automatique.
L'apprentissage automatique est devenu très important dans le secteur financier, où il est principalement utilisé pour améliorer la gestion et l'analyse des risques. Une meilleure analyse permet de prendre de meilleures décisions, ce qui se traduit par une augmentation des bénéfices pour les institutions financières. L'apprentissage automatique permet à la fintech de réaliser des profits considérables en optimisant les processus, en maximisant l'efficacité et en augmentant la rentabilité.
Ce que vous apprendrez.
⬤ Vous comprendrez les techniques les plus pertinentes de l'apprentissage automatique pour une utilisation quotidienne.
⬤ Vous serez confiant dans la construction et l'implémentation d'algorithmes de ML.
⬤ Vous vous familiariserez avec l'adoption de l'apprentissage automatique pour vos besoins d'affaires.
⬤ Découvrir des concepts plus avancés appliqués dans le secteur bancaire et d'autres secteurs aujourd'hui.
⬤ Construire un ensemble de compétences de maîtrise dans la conception d'applications intelligentes d'IA, y compris le NLP, la vision par ordinateur et l'apprentissage profond.
À qui s'adresse ce livre ?
Aux Data Scientist, aux ingénieurs en Machine Learning et aux personnes qui souhaitent adopter l'apprentissage automatique dans le domaine financier. Les praticiens travaillent dans les banques, la gestion d'actifs, les fonds spéculatifs ou travaillent pour la première fois dans le domaine de la finance. Les personnes qui veulent en savoir plus sur les applications de l'apprentissage automatique dans la finance ou les personnes qui entrent dans le domaine de la fintech.
Table des matières.
IntroductionIntroductionNaive Bayes, distribution normale et processus de regroupement automatiqueApprentissage automatique pour la structuration des donnéesAnalyse des données à l'aide du NLPC Vision par ordinateurRéseau neuronal, GBM et descente de gradientModélisation des séquencesApprentissage par renforcement pour les marchés financiersCas d'utilisation en financeImpact de l'apprentissage automatique sur la FintechApprentissage automatique en financeeKYC et politique anti-fraudeUtilisations de l'exploration et de la visualisation des donnéesAvantages et inconvénients de l'apprentissage automatiqueApplications de l'apprentissage automatique dans d'autres secteursConsidérations éthiques dans l'intelligence artificielleIntelligence artificielle dans le secteur bancaireAlgorithmes courants d'apprentissage automatiqueFoire aux questions.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9789389328622 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
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