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金融における機械学習の基礎

説明

このコースは、学生が実際のML対応問題を実際の生活で遭遇する可能性がある問題を解決できるように支援することを目的としています。特定のMLアプローチが問題の解決に最も適切であり、(1)ソリューションを正常に実装し、そのパフォーマンスを評価する能力。
機械学習(ML)の知識があるかまたはまったくない学習者は、教師あり学習と教師なし学習、および強化学習の主なアルゴリズムを理解し、MLオープンソースPythonパッケージを使用してMLアルゴリズムを設計、テスト、実装できるようになります。ファイナンス。
金融における機械学習の基礎は、教師あり、教師なし、および強化学習のより詳細なビューを提供し、単純なポートフォリオ取引戦略を実装するための教師なし学習の使用に関するプロジェクトになります。

このコースは、XNUMXつのカテゴリの学生向けに設計されています。
銀行、資産運用会社、ヘッジファンドなどの金融機関で働いている実務家
個人的なデイトレーディングへのMLの適用に関心のある個人
金融、統計学、コンピューターサイエンス、数学、物理学、工学、または金融におけるMLの実用的なアプリケーションについて学びたい他の関連分野の学位を取得している現在のフルタイムの学生

このコースの課題を完了するには、Python(numpy、pandas、IPython / Jupyterノートブックを含む)、線形代数、基本確率理論、および基本計算の経験が必要です。

価格:無料で登録!

言語: 英語

字幕: 英語

金融における機械学習の基礎 –ニューヨーク大学タンドン工科大学