Aprendizaje automático para finanzas: Guía para principiantes para explorar el aprendizaje automático en banca y finanzas

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Título original:

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

Contenido del libro:

Comprenda lo esencial del aprendizaje automático y su impacto en el sector financiero Características principales.

⬤ Explora el espectro del aprendizaje automático y su uso.

⬤ Comprender la PNL y la visión por ordenador y sus casos de uso.

⬤ Comprender las Redes Neuronales, CNN, RNN y sus aplicaciones.

⬤  Comprender el Aprendizaje por Refuerzo y sus aplicaciones.

⬤ Aprender la creciente aplicación del Aprendizaje Automático en el sector de las Finanzas.

⬤ Exposición a la minería de datos, visualización de datos y análisis de datos.

Descripción.

Los campos de la adaptación de mecanizado, el aprendizaje profundo y el razonamiento computarizado se están extendiendo rápidamente y probablemente van a seguir haciéndolo así durante mucho tiempo. Hay muchos impulsos principales para ello, como se capta rápidamente en esta revisión. De vez en cuando, el avance ha sido emocional, abriendo nuevas vías para hacer frente a los retos de innovación de larga data, por ejemplo, los avances en la visión de PC y la investigación de imágenes.

El libro muestra cómo resolver algunos de los problemas más comunes del sector financiero. El libro aborda problemas reales a los que se enfrentan los profesionales a diario. El libro explica cómo funciona el aprendizaje automático sobre datos estructurados, texto e imágenes. Cubrirá la exploración de Na ve Bayes, la distribución normal, la agrupación con procesos gaussianos, la red neuronal avanzada, el modelado de secuencias y el aprendizaje por refuerzo. En capítulos posteriores se tratarán casos de uso del aprendizaje automático en el sector financiero y las implicaciones del aprendizaje profundo. El libro finaliza con los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático.

El aprendizaje automático se ha vuelto muy importante en la industria financiera, que se utiliza principalmente para una mejor gestión y análisis de riesgos. Un mejor análisis conduce a mejores decisiones que conducen a un aumento de los beneficios para las instituciones financieras. Machine Learning para potenciar fintech para obtener beneficios masivos mediante la optimización de procesos, maximizar la eficiencia y aumentar la rentabilidad.

Qué aprenderás.

⬤ Capturarás las técnicas más relevantes de Machine Learning para el uso diario.

⬤ Tendrás confianza para construir e implementar algoritmos de ML.

⬤ Familiarizarás la adopción de Machine Learning para tu necesidad de negocio.

⬤  Descubra conceptos más avanzados aplicados en la banca y otros sectores en la actualidad.

⬤ Construir un conjunto de habilidades de dominio en el diseño de aplicaciones inteligentes de IA, incluyendo PNL, Visión por Computador y Aprendizaje Profundo.

A quién va dirigido este libro.

Científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático e individuos que desean adoptar el aprendizaje automático en el dominio financiero. Profesionales que trabajan en bancos, gestión de activos, fondos de cobertura o que trabajan por primera vez en el dominio de las finanzas. Las personas que quieren aprender acerca de las aplicaciones de aprendizaje automático en las finanzas o las personas que entran en el dominio fintech.

Índice de contenidos.

IntroducciónIntroducciónNaive Bayes, Distribución Normal y Procesos Automáticos de ClusteringAprendizaje Automático para la Estructuración de DatosParsing Data Using NLPComputer VisionNeural Network, GBM y Gradient DescentSequence ModelingReinforcement Learning For Financial MarketsFinance Use CasesImpact of Machine Learning on FintechMachine Learning in FinanceeKYC and Anti-Fraud PolicyUses of Data Mining and Data VisualizationAdvantages and Disadvantages of Machine LearningApplications of Machine Learning in Other IndustriesEthical considerations in Artificial IntelligenceArtificial Intelligence in BankingCommon Machine Learning AlgorithmsFrequently Asked Questions.