Intrati in legatura

Schița de curs

Introducere în Machine Learning în finanțe

  • Privire de ansamblu asupra AI și ML în industria financiară
  • Tipuri de machine learning (supervizat, nesupervizat, prin consolidare)
  • Studii de caz în detectarea fraudelor, credit scoring și modelarea riscurilor

Bazele Python și gestionarea datelor

  • Utilizarea Python pentru manipularea și analiza datelor
  • Explorarea seturilor de date financiare cu Pandas și NumPy
  • Vizualizarea datelor folosind Matplotlib și Seaborn

Învățarea supervizată pentru predicții financiare

  • Regresie liniară și logistică
  • Arbori de decizie și random forests
  • Evaluarea performanței modelelor (acuratețe, precizie, recall, AUC)

Învățarea nesupervizată și detectarea anomaliilor

  • Tehnici de clustering (K-means, DBSCAN)
  • Analiza componentelor principale (PCA)
  • Detectarea outlierilor pentru prevenirea fraudelor

Credit scoring și modelarea riscurilor

  • Construirea modelelor de credit scoring folosind regresia logistică și algoritmi bazați pe arbori
  • Gestionarea seturilor de date dezechilibrate în aplicațiile de risc
  • Interpretabilitatea modelelor și corectitudinea în luarea deciziilor financiare

Detectarea fraudelor cu Machine Learning

  • Tipuri comune de fraude financiare
  • Utilizarea algoritmilor de clasificare pentru detectarea anomaliilor
  • Scorare în timp real și strategii de deployment

Deployment-ul modelelor și etica în AI-ul financiar

  • Implementarea modelelor cu Python, Flask sau platforme cloud
  • Considerații etice și conformitate cu reglementările (de exemplu, GDPR, explicabilitate)
  • Monitorizarea și reantrenarea modelelor în medii de producție

Rezumat și pașii următori

Cerințe

  • Înțelegerea noțiunilor de bază de statistică și a conceptelor financiare
  • Experiență cu Excel sau alte instrumente de analiză a datelor
  • Cunoștințe de bază de programare (de preferință în Python)

Public țintă

  • Analiști financiari
  • Actuari
  • Ofițeri de risc
 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (5)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite