Curs de pregatire Machine Learning cu Azure Databricks pentru finanțe

Introducere în ML în serviciile financiare

• Prezentare generală a cazurilor comune de utilizare a ML în finanțe
• Beneficiile și provocările ML în industriile reglementate
• Prezentare generală a ecosistemului Azure Databricks

Pregătirea datelor financiare pentru ML

• Ingestia datelor din Azure Data Lake sau din baze de date
• Curățarea datelor, ingineria caracteristicilor și transformarea
• Analiza exploratorie a datelor (EDA) în notebook-uri

Antrenarea și evaluarea modelelor ML

• Împărțirea datelor și selectarea algoritmilor 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
• Reproductibilitatea și compararea rezultatelor modelelor

Implementarea și servirea modelelor ML

• Împachetarea modelelor pentru inferență batch sau în timp real
• Servirea modelelor prin REST APIs sau endpoint-uri Azure ML
• Integrarea predicțiilor în dashboard-uri sau alerte financiare

Monitorizarea și re-antrenarea pipeline-urilor

• Programarea re-antrenării periodice a modelelor cu date noi
• Monitorizarea derivei datelor și a acurateței modelului
• Automatizarea fluxurilor de lucru end-to-end cu Databricks Jobs

Studiu de caz: Scorarea riscului financiar

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