Apprendimento automatico per la finanza: Guida per principianti all'esplorazione del Machine Learning nel settore bancario e finanziario

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Titolo originale:

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

Contenuto del libro:

Comprendere gli elementi essenziali del Machine Learning e il suo impatto nel settore finanziario Caratteristiche principali.

⬤ Esplorare lo spettro dell'apprendimento automatico e il suo utilizzo.

⬤ Comprendere l'NLP e la Computer Vision e i loro casi d'uso.

⬤ Comprendere le reti neurali, CNN, RNN e le loro applicazioni.

⬤  Comprendere l'apprendimento per rinforzo e le sue applicazioni.

⬤ Imparare le crescenti applicazioni del Machine Learning nel settore finanziario.

⬤ Esposizione al data mining, alla visualizzazione dei dati e all'analisi dei dati.

Descrizione.

I campi dell'adattamento delle macchine, dell'apprendimento profondo e del ragionamento computerizzato si stanno estendendo rapidamente e probabilmente continueranno a farlo per molto tempo ancora. I motivi principali sono molti, come si può vedere rapidamente in questa rassegna. Ogni tanto il progresso è stato emotivo, aprendo nuove strade per affrontare sfide innovative di lunga data, come ad esempio i progressi nella visione dei PC e nell'indagine delle immagini.

Il libro mostra come risolvere alcuni dei problemi più comuni nel settore finanziario. Il libro affronta problemi reali che gli operatori del settore devono affrontare quotidianamente. Il libro spiega come funziona l'apprendimento automatico su dati strutturati, testo e immagini. Verrà affrontata l'esplorazione di Na ve Bayes, della distribuzione normale, del clustering con processo gaussiano, della rete neurale avanzata, della modellazione delle sequenze e dell'apprendimento per rinforzo. I capitoli successivi tratteranno i casi d'uso del machine learning nel settore finanziario e le implicazioni del deep learning. Il libro si conclude con gli algoritmi tradizionali di apprendimento automatico.

L'apprendimento automatico è diventato molto importante nel settore finanziario e viene utilizzato soprattutto per migliorare la gestione e l'analisi del rischio. Un'analisi migliore porta a decisioni migliori che portano a un aumento dei profitti per le istituzioni finanziarie. Il Machine Learning permette alle fintech di ottenere enormi profitti ottimizzando i processi, massimizzando l'efficienza e aumentando la redditività.

Cosa imparerete.

⬤ Imparerete le tecniche più importanti di Machine Learning per l'uso quotidiano.

⬤ Sarai sicuro di costruire e implementare algoritmi di ML.

⬤  Conoscerete l'adozione del Machine Learning per le vostre esigenze aziendali.

⬤  Scoprire concetti più avanzati applicati oggi nel settore bancario e in altri settori.

⬤ Costruire una padronanza nella progettazione di applicazioni intelligenti di IA, tra cui NLP, Computer Vision e Deep Learning.

A chi è rivolto questo libro.

Data Scientist, ingegneri dell'apprendimento automatico e persone che vogliono adottare l'apprendimento automatico nel settore finanziario. I professionisti che lavorano in banche, asset management, hedge fund o che lavorano per la prima volta nel settore finanziario. Persone che desiderano conoscere le applicazioni dell'apprendimento automatico in ambito finanziario o che entrano nel settore fintech.

Indice dei contenuti.

IntroduzioneIntroduzioneNaive Bayes, distribuzione normale e processi di clustering automaticoApprendimento automatico per la strutturazione dei datiParametrizzazione dei dati con NLPComputer VisionRete neurali, GBM e Gradient DescentSequence ModelingReinforcement Learning per i mercati finanziariCasi d'uso della finanzaImpatto del Machine Learning sul FintechIl Machine Learning nella finanzaeKYC e le politiche antifrodeUtilizzo del Data Mining e della Data VisualizationVantaggi e svantaggi del Machine LearningApplicazioni del Machine Learning in altri settoriConsiderazioni etiche sull'Intelligenza ArtificialeIntelligenza Artificiale nel settore bancarioAlgoritmi di Machine Learning comuniDomande frequenti.