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期間 21 時間 (3 日)
コース概要
金融における機械学習の概要
- 金融業界におけるAIと機械学習の概要
- 機械学習の種類（教師あり学習、教師なし学習、強化学習）
- 不正検出、信用スコアリング、リスクモデリングのケーススタディ
Pythonとデータ処理の基礎
- データ操作および分析のためのPythonの使用
- PandasおよびNumPyを用いた金融データセットの探索
- MatplotlibおよびSeabornを用いたデータ可視化
金融予測のための教師あり学習
- 線形回帰およびロジスティック回帰
- 決定木およびランダムフォレスト
- モデル性能の評価（精度、精力度、再現率、AUC）
教師なし学習と異常検出
- クラスタリング技術（K-means、DBSCAN）
- 主成分分析（PCA）
- 不正防止のための外れ値検出
信用スコアリングとリスクモデリング
- ロジスティック回帰およびツリーベースアルゴリズムを用いた信用スコアリングモデルの構築
- リスクアプリケーションにおける不平衡データセットの処理
- 金融意思決定におけるモデルの解釈可能性と公平性
機械学習による不正検出
- 一般的な金融不正の種類
- 異常検出のための分類アルゴリズムの使用
- リアルタイムスコアリングとデプロイ戦略
モデルのデプロイと金融AIの倫理
- Python、Flask、またはクラウドプラットフォームを用いたモデルのデプロイ
- 倫理的配慮と規制遵守（例：GDPR、説明可能性）
- 本番環境におけるモデルの監視と再学習
まとめと次のステップ
要求
- 基礎的な統計学および金融概念の理解
- Excelまたはその他のデータ分析ツールでの経験
- 基本的なプログラミング知識（Pythonが望ましい）
対象読者
- 金融アナリスト
- 保険数理士
- リスクオフィサー
お客様の声 (5)
可能なアプリケーション/エクササイズ
Estelle De la Fouchardiere - Advanced Bionics AG
コース - Machine Learning & AI for Finance Professionals
機械翻訳
このツールを使用することで、作業の改善と自動化が本当に実現できる様子を拝見し、非常に楽しめました。また、最初に人工知能に対する偏見を解消する手助けをしていただいたことも感謝しています。例は素晴らしいです。
chiara di egidio - Advanced Bionics AG
コース - Machine Learning & AI for Finance Professionals
機械翻訳
I liked to get knowledge about new possibilities
Maciej Karolczak - Advanced Bionics AG
コース - Machine Learning & AI for Finance Professionals
機械翻訳
I like the examples, so we have an idea of what is possible
Deborah Highes
コース - Machine Learning & AI for Finance Professionals
機械翻訳
これは私に新しいツールを開眼させ、自動化の作成に役立つようになりました。
Alessandra Parpajola - Advanced Bionics AG
コース - Machine Learning & AI for Finance Professionals
機械翻訳
