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Struttura del corso
Introduzione al ML nel Settore Finanziario
- Panoramica dei casi d'uso comuni del ML in ambito finanziario
- Vantaggi e sfide del ML nelle industrie regolate
- Panoramica dell'ecosistema Azure Databricks
Preparazione dei Dati Finanziari per il ML
- Ingesta di dati da Azure Data Lake o database
- Pulizia dei dati, ingegneria delle feature e trasformazione
- Analisi esplorativa dei dati (EDA) nei notebook
Addestramento ed Valutazione dei Modelli ML
- Suddivisione dei dati e selezione di algoritmi ML
- Addestramento di modelli di regressione e classificazione
- Valutazione delle prestazioni del modello con metriche finanziarie
Gestione dei Modelli con MLflow
- Tracciamento degli esperimenti con parametri e metriche
- Salvataggio, registrazione e versionamento dei modelli
- Riproducibilità e confronto dei risultati del modello
Distribuzione ed Esecuzione di Modelli ML
- Imballaggio dei modelli per inferenza batch o in tempo reale
- Servizio dei modelli tramite API REST o endpoint Azure ML
- Integrazione delle previsioni nei dashboard finanziari o negli allarmi
Monitoraggio e Retrain di Pipeline
- Pianificazione del retrain periodico dei modelli con nuovi dati
- Monitoraggio della deriva dei dati e dell'accuratezza del modello
- Automatizzazione di flussi di lavoro end-to-end con Databricks Jobs
Walkthrough di Caso d'Uso: Scoring del Rischio Finanziario
- Costruzione di un modello di scoring del rischio per richieste di prestiti o crediti
- Spiegazione delle previsioni per trasparenza e conformità
- Distribuzione e test del modello in un ambiente controllato
Riepilogo e Prossimi Passi
Requisiti
- Comprensione dei concetti fondamentali del machine learning
- Esperienza con Python e analisi dei dati
- Familiarità con dataset finanziari o reporting
Pubblico di Riferimento
- Data scientists e ingegneri ML nel settore finanziario
- Data analysts in transizione verso ruoli ML
- Professionisti IT che implementano soluzioni predictive in ambito finanziario
7 ore
