Strojové učení ve financích: Od teorie k praxi

Recenze čtenářů

Kniha „Machine Learning in Finance“ je vysoce ceněna pro své komplexní pokrytí technik strojového učení relevantních pro finanční odvětví, které spojuje teoretické koncepty s praktickými aplikacemi. Je oceňována pro svůj srozumitelný text a strukturovaný přístup, díky čemuž je vhodná jak pro studenty, tak pro odborníky. Některé recenze však upozorňují, že v knize může chybět dostatek případových studií z reálného světa a že její teoretické zaměření nemusí vyhovovat všem odborníkům z praxe.

Komplexní pokrytí relevantních konceptů, podrobné vysvětlení modelů, silný teoretický základ, praktické příklady kódování v jazyce Python, vhodné pro studenty i profesionály v oblasti financí, vizuálně poutavé obrázky a cvičení.

Poněkud teoretická s omezeným množstvím aplikací v reálném světě, nemusí být vybroušená jako první vydání, není ideální pro ty, kteří hledají aplikovanou vědu bez hlubokého teoretického obsahu.

(na základě 35 hodnocení čtenářů)

Původní název:

Machine Learning in Finance: From Theory to Practice

Obsah knihy:

Kapitola 1. Úvod.

- Kapitola 2. Pravděpodobnostní modelování. - Kapitola 3.

Bayesovská regrese a Gaussovy procesy.

- Kapitola 4. Neuronové sítě s posuvem vpřed.

- Kapitola 5. Interpretovatelnost. - Kapitola 6.

Modelování sekvencí. - Kapitola 7. Pravděpodobnostní modelování sekvencí.

- Kapitola 8. Pokročilé neuronové sítě.

- Kapitola 9. Úvod do učení s posilováním. - Kapitola 10.

Aplikace posilovacího učení.

- Kapitola 11. Inverzní posilovací učení a imitační učení. - Kapitola 12.

Hranice strojového učení a financí.