Kurzusleírás
Bevezetés az Machine Learning-be a Finance-ben
- Áttekintés az AI és ML szerepéről a pénzügyi szektorban
- Machine learning típusai (felügyelt, fel nem ügyelt, erősítés alapú tanulás)
- Események hamisítványfelderítésben, hitelértékelésben és kockázatmodellezésben
Python és az adatkezelés alapjai
- Python használata az adatmanipulációhoz és elemzéshez
- Pénzügyi adathalmazok feltárása Pandas-al és NumPy-val
- Adatvizualizáció Matplotlib és Seaborn használatával
Supervised Learning a pénzügyi előrejelzéshez
- Lineáris és logisztikus regresszió
- Döntési fák és random erdők
- Modell teljesítményének értékelése (pontosság, precizitás, recall, AUC)
Unsupervised Learning és anomáliafelderítés
- Clusterizációs technikák (K-means, DBSCAN)
- Főkomponens-analízis (PCA)
- Hamisítványok felderítése az anomáliák azonosításával
Hitelértékelés és kockázatmodellezés
- Hitelértékelési modellek létrehozása logisztikus regresszió és faalapú algoritmusokkal
- Egyensúlytalan adathalmazok kezelése kockázatalkalmazásokban
- Modell értelmezhetősége és igazságosság a pénzügyi döntéshozatalban
Hamisítványfelderítés Machine Learning-vel
- Pénzügyi hamisítványok típusai
- Osztályozási algoritmusok használata az anomáliák felderítéséhez
- Valóidejű pontszámozás és telepítési stratégiák
Modelltelepítés és etika a pénzügyi AI-ben
- Modelltelepítés Python-vel, Flask-kel vagy felhőplatformokkal
- Etikai szempontok és szabályozási megfelelés (GDPR, magyarázhatóság)
- Modellok monitorozása és újratanítása termelési környezetben
Összegzés és következő lépések
Követelmények
- Statisztika és pénzügyi fogalmak alapismerete
- Excel vagy más adat-analízis eszközök tapasztalata
- Alapvető programozási ismeretek (Python-ban preferált)
Célközönség
- Pénzügyi elemzők
- Aktuáriusok
- Kockázati igazgatók
Vélemények (5)
Lehetséges alkalmazások / gyakorlatok
Estelle De la Fouchardiere - Advanced Bionics AG
Kurzus - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Gépi fordítás
Nagyon élveztem, hogy láthattam, mennyire segíthet ezt az eszközt használni a munka javításában és automatizálásában. Értékeltem azt is, hogy a kezdetén megsegítettek nekünk elveszíteni az mesterséges intelligencia elleni előítéleteinket. A példák csodásak.
chiara di egidio - Advanced Bionics AG
Kurzus - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Gépi fordítás
Szerettem az ismereteket szerezni a új lehetőségekről
Maciej Karolczak - Advanced Bionics AG
Kurzus - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Gépi fordítás
Szeretem a példákat, mert ezek mutatják, mire képesek vagyunk.
Deborah Highes
Kurzus - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Gépi fordítás
Megnyitotta a szememet egy új eszköz felé, amely segíthet nekem az automatizálás területén.
Alessandra Parpajola - Advanced Bionics AG
Kurzus - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Gépi fordítás