Schița de curs

Introducere în învățarea automată în serviciile financiare

  • Prezentare generală a cazurilor de utilizare comune ale ML în finanțe
  • Beneficii și provocări ale ML în industriile reglementate
  • Prezentare generală a ecosistemului Azure Databricks

Pregătirea datelor financiare pentru ML

  • Ingestia datelor din Azure Data Lake sau baze de date
  • Curățarea datelor, inginerie de caracteristici și transformare
  • Analiza exploratorie a datelor (EDA) în caiete

Antrenarea și evaluarea modelelor de ML

  • Împărțirea datelor și selectarea algoritmilor de ML
  • Antrenarea modelelor de regresie și clasificare
  • Evaluarea performanței modelului cu metrici financiare

Gestionarea modelelor cu MLflow

  • Urmărirea experimentelor cu parametri și metrici
  • Salvarea, înregistrarea și versionarea modelelor
  • Reproducibilitatea și compararea rezultatelor modelelor

Implementarea și oferirea modelelor de ML

  • Împachetarea modelelor pentru inferență în lot sau în timp real
  • Oferirea modelelor prin API-uri REST sau puncte finale Azure ML
  • Integrarea predicțiilor în panouri financiare sau alerte

Monitorizarea și repregătirea conductelor

  • Programarea repregătirii periodice a modelelor cu date noi
  • Monitorizarea derapajului datelor și a acurateței modelului
  • Automatizarea fluxurilor de lucru de la cap la cap cu Job-uri Databricks

Exemplu de caz de utilizare: Evaluarea riscului financiar

  • Construirea unui model de scor de risc pentru cererile de împrumut sau credit
  • Explicarea predicțiilor pentru transparență și conformitate
  • Implementarea și testarea modelului într-un mediu controlat

Rezumat și pași următori

Cerințe

  • Înțelegerea conceptelor de bază ale învățării automate
  • Experiență cu Python și analiza de date
  • Familiaritate cu seturi de date financiare sau raportări

Publicul țintă

  • Oameni de știință de date și ingineri de ML în serviciile financiare
  • Analiști de date care trec la roluri de ML
  • Profesioniști în tehnologie care implementează soluții predictive în finanțe
 7 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite