Leserbewertungen
Derzeit gibt es keine Leserbewertungen. Die Bewertung basiert auf 7 Stimmen.
Originaltitel:
Machine Learning for Finance: Beginner's Guide to Explore Machine Learning in Banking and Finance
Inhalt des Buches:
Verstehen Sie die Grundlagen des maschinellen Lernens und seine Auswirkungen auf den Finanzsektor Hauptmerkmale.
⬤ Erforschen Sie das Spektrum des maschinellen Lernens und seine Anwendung.
⬤ Verstehen Sie NLP und Computer Vision und deren Anwendungsfälle.
⬤ Neuronale Netzwerke, CNN, RNN und deren Anwendungen verstehen.
⬤ Verstehen Sie das Reinforcement Learning und seine Anwendungen.
⬤ Lernen Sie die zunehmende Anwendung von Machine Learning im Finanzsektor kennen.
⬤ Exposition zu Data Mining, Datenvisualisierung und Datenanalyse.
Beschreibung.
Die Bereiche der maschinellen Anpassung, des tiefgreifenden Lernens und des computergestützten Denkens erweitern sich schnell und werden dies wahrscheinlich noch lange Zeit tun. Dafür gibt es viele Hauptimpulse, die in dieser Übersicht schnell erfasst werden. Hin und wieder war der Fortschritt emotional und eröffnete neue Wege, um mit langjährigen Innovationsherausforderungen umzugehen, z. B. Fortschritte in der PC-Vision und Bilduntersuchung.
Das Buch zeigt, wie man einige der häufigsten Probleme in der Finanzbranche lösen kann. Das Buch geht auf reale Probleme ein, mit denen Praktiker täglich konfrontiert sind. Das Buch erklärt, wie maschinelles Lernen mit strukturierten Daten, Text und Bildern funktioniert. Sie werden die Erforschung von Na ve Bayes, Normalverteilung, Clustering mit Gaußschen Prozessen, fortgeschrittenen neuronalen Netzen, Sequenzmodellierung und Reinforcement Learning behandeln. In späteren Kapiteln werden Anwendungsfälle des maschinellen Lernens im Finanzsektor und die Auswirkungen des Deep Learning diskutiert. Das Buch endet mit traditionellen Algorithmen des maschinellen Lernens.
Maschinelles Lernen ist in der Finanzbranche sehr wichtig geworden, da es hauptsächlich für ein besseres Risikomanagement und eine bessere Risikoanalyse eingesetzt wird. Bessere Analysen führen zu besseren Entscheidungen, die wiederum den Gewinn der Finanzinstitute steigern. Mithilfe von maschinellem Lernen können Fintechs massive Gewinne erzielen, indem sie Prozesse optimieren, die Effizienz maximieren und die Rentabilität steigern.
Was werden Sie lernen.
⬤ Sie werden die wichtigsten Techniken des maschinellen Lernens für den täglichen Gebrauch verstehen.
⬤ Sie werden sicher im Aufbau und in der Implementierung von ML-Algorithmen sein.
⬤ Sie lernen den Einsatz von Machine Learning für Ihren Geschäftsbedarf kennen.
⬤ Entdecken Sie fortschrittlichere Konzepte, die heute im Bankwesen und anderen Sektoren angewandt werden.
⬤ Erwerben Sie Kenntnisse in der Entwicklung intelligenter KI-Anwendungen, einschließlich NLP, Computer Vision und Deep Learning.
Für wen dieses Buch geeignet ist.
Datenwissenschaftler, Ingenieure für maschinelles Lernen und Personen, die maschinelles Lernen im Finanzbereich einsetzen wollen. Praktiker, die in Banken, in der Vermögensverwaltung, in Hedgefonds oder zum ersten Mal im Finanzbereich tätig sind. Personen, die mehr über Anwendungen des maschinellen Lernens im Finanzbereich erfahren möchten, oder Personen, die in den Fintech-Bereich einsteigen wollen.
Inhaltsverzeichnis.
EinführungEinführungNaive Bayes, Normalverteilung und automatische Clustering-VerfahrenMaschinelles Lernen für die DatenstrukturierungParsing von Daten mit NLPComputer VisionNeuronales Netzwerk, GBM und Gradient DescentSequenzmodellierungReinforcement Learning für FinanzmärkteAnwendungsfälle im FinanzwesenAuswirkungen des maschinellen Lernens auf FintechMaschinelles Lernen im FinanzweseneKYC und BetrugsbekämpfungspolitikVerwendungen von Data Mining und DatenvisualisierungVor- und Nachteile des maschinellen LernensAnwendungen des maschinellen Lernens in anderen BranchenEthische Überlegungen zur künstlichen IntelligenzKünstliche Intelligenz im BankwesenGängige Algorithmen des maschinellen LernensHäufig gestellte Fragen.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9789389328622 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
Kauf:
Derzeit verfügbar, auf Lager.
