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Jannes Klaas

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圖書介紹 - 資料來源:TAAZE 讀冊生活   評分:
圖書名稱:金融人才×機器學習聯手出擊:專為FinTech領域打造的機器學習指南

金融人才×機器學習聯手出擊:專為FinTech領域打造的機器學習指南
Machine Learning for Finance

一本專為金融專業人士編寫的機器學習指南!對於所有從事金融資料分析的讀者來說,機器學習將是一門如虎添翼的技術。本書介紹許多新穎的、進階的機器學習模型,並示範如何將它們應用於金融產業(包括保險、交易和貸款)。本書亦詳細解說機器學習背後的觀念和演算法,著重於金融應用,提供豐富詳盡的Python程式碼範例。

本書展示機器學習在結構化資料、文字、影像及時間序列上的工作方式,並深度探討眾多關鍵的機器學習模型,從簡單迴歸到高階神經網路,還有GAN、強化學習、對抗偏見、貝氏推論和機率規劃等內容。

本書範圍廣泛,但方法卻深入且實用。如果你在FinTech領域工作,或想投入FinTech領域,並希望獲得當今領域最有價值的技術之一,本書就是為你而準備的!

在這本書中,你將學到:
・將機器學習應用於結構化資料、自然語言、照片和書面文字
・機器學習如何偵測詐欺行為、預測金融趨勢、分析客戶情緒等等
・使用Python、scikit-learn、Keras和TensorFlow實作啟發式基準線、時間序列、生成模型和強化學習
・深入研究神經網路、檢視GAN和强化學習的應用
・對機器學習應用程式進行除錯,並為其啟動做好準備
・解決機器學習的偏見和隱私問題

作者簡介:

Jannes Klaas 是一位具有經濟學和金融學背景的量化研究員(quantitative researcher)。他曾經在鹿特丹(Rotterdam)的「圖靈學會」(Turing Society)擔任機器學習的首席開發者,教授金融領域的機器學習。他領導過機器學習訓練營,並與金融公司合作開發資料驅動應用程式和交易策略。

Jannes目前是牛津大學的研究生,他的研究興趣包括系統性風險(systemic risk)和大規模自動化知識發掘。

目錄
前言

Chapter 1:神經網路與基於梯度的優化
本書的學習之旅
什麼是機器學習?
監督式學習
非監督式學習
強化學習
設定工作區
使用Kaggle內核
使用AWS深度學習AMI
優化模型參數
測量模型損失
建立更深層的網路
Keras簡介
張量和運算圖
練習題
小結

Chapter 2:機器學習在結構化資料之應用
人工合成資料
啟發式模型、特徵式模型和E2E模型
機器學習軟體需求
啟發式方法
特徵工程方法
準備Keras資料
使用Keras建立預測模型
決策樹簡介
E2E模型
練習題
小結

Chapter 3:電腦視覺應用
卷積神經網路
彩色影像過濾器
ConvNets在Keras的程...
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