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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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