Dieser Kurs soll einen einführenden und umfassenden Überblick über das Gebiet des maschinellen Lernens geben, wobei der Schwerpunkt auf Anwendungen im Finanzbereich liegt. Im Abschlussprojekt werden Methoden des überwachten maschinellen Lernens eingesetzt, um Bankschließungen vorherzusagen. Gleichzeitig dient dieser Kurs, der auch als eigenständiger Kurs belegt werden kann, als Vorschau auf Themen, die in den nachfolgenden Modulen der Spezialisierung Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance ausführlicher behandelt werden. Das Ziel von Guided Tour of Machine Learning in Finance ist es, ein Gefühl dafür zu bekommen, was Machine Learning ist, wofür es eingesetzt werden kann und bei wie vielen verschiedenen Finanzproblemen es angewendet werden kann.

Geführte Tour durch maschinelles Lernen im Finanzwesen

Geführte Tour durch maschinelles Lernen im Finanzwesen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Maschinelles Lernen und Reinforcement Learning im Finanzwesen“

Dozent: Igor Halperin
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Statistische Modellierung
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Künstliche neuronale Netze
- Kategorie: Logistische Regression
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Tiefes Lernen
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Reinforcement Learning
- Kategorie: Überwachtes Lernen
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen)
- Kategorie: Jupyter
- Kategorie: Tensorflow
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
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Geprüft am 17. Apr. 2021
Great overview. Please provide more code examples as homework require a lot more than what the class covers!
Geprüft am 31. Juli 2018
The course content is a mix of theory and practical stuff. One star off is due to the poor quality of programming assignment, i.e., unclear instructions and explanations.
Geprüft am 15. Juni 2019
A more detailed introduction and guide to python for machine learning would have made this course one of the best out there
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