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コース概要
金融サービスにおける機械学習の概要
- 一般的な金融 ML ユースケースの概要
- 規制業界での ML のメリットと課題
- Azure Databricks エコシステムの概要
機械学習用に金融データを準備する
- Azure Data Lake またはデータベースからデータを取り込む
- データのクリーニング、特徴量エンジニアリング、および変換
- Notebook での探索的データ分析 (EDA)
機械学習モデルの訓練と評価
- データの分割と ML アルゴリズムの選択
- 回帰モデルと分類モデルの訓練
- 金融指標を使用したモデル性能の評価
MLflow を使用したモデル管理
- パラメータと指標を使用して実験を追跡する
- モデルの保存、登録、およびバージョン管理
- モデル結果の再現性と比較
機械学習モデルの展開とサービス提供
- 批量またはリアルタイム推論用にモデルをパッケージ化する
- REST API または Azure ML エンドポイント経由でモデルを提供する
- 予測結果を金融ダッシュボードやアラートに統合する
パイプラインの監視と再学習
- 新しいデータを使用して定期的にモデルを再学習するスケジューリング
- データドリフトとモデルの精度の監視
- Databricks Jobs を使用してエンドツーエンドのワークフローを自動化する
ユースケースの詳細解説: 金融リスクスコアリング
- 貸付やクレジット申請用のリスクスコアモデルを構築する
- 機密性とコンプライアンスのために予測結果を説明する
- 制御された環境でモデルを展開してテストする
まとめと次なるステップ
要求
- 機械学習の基本概念の理解
- Python およびデータ分析の経験
- 金融データセットやレポートに精通していること
対象者
- 金融サービス業界のデータサイエンティストと ML エンジニア
- ML 役職に移行するデータアナリスト
- 金融業界で予測ソリューションを実装するテクノロジープロフェッショナル
7 時間