Struttura del corso
Introduzione al Machine Learning nella finanza
- Panoramica su AI e ML nel settore finanziario
- Tipi di machine learning (supervisionato, non supervisionato, apprendimento per rinforzo)
- Studi di caso sulla rilevazione delle frodi, lo scoring del credito e la modellazione del rischio
Fondamenti di Python e gestione dei dati
- Uso di Python per la manipolazione e l'analisi dei dati
- Esplorazione di set di dati finanziari con Pandas e NumPy
- Visualizzazione dei dati con Matplotlib e Seaborn
Apprendimento supervisionato per le previsioni finanziarie
- Regressione lineare e logistica
- Albero delle decisioni e random forest
- Valutazione delle prestazioni del modello (accuratezza, precisione, recall, AUC)
Apprendimento non supervisionato e rilevazione delle anomalie
- Tecniche di clustering (K-means, DBSCAN)
- Analisi delle componenti principali (PCA)
- Rilevazione dei valori anomali per la prevenzione delle frodi
Scoring del credito e modellazione del rischio
- Creazione di modelli di scoring del credito utilizzando la regressione logistica e gli algoritmi basati su alberi
- Gestione di set di dati non bilanciati nelle applicazioni di rischio
- Interpretabilità del modello ed equità nel processo decisionale finanziario
Rilevazione delle frodi con Machine Learning
- Tipologie comuni di frode finanziaria
- Uso di algoritmi di classificazione per la rilevazione delle anomalie
- Strategie di scoring in tempo reale e deployment
Deployment dei modelli ed etica nell'AI finanziaria
- Deployment dei modelli con Python, Flask o piattaforme cloud
- Considerazioni etiche e conformità normativa (es. GDPR, spiegatezza)
- Monitoraggio e riaddestramento dei modelli negli ambienti di produzione
Riepilogo e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenza di base della statistica e dei concetti finanziari
- Esperienza nell'uso di Excel o altri strumenti di analisi dei dati
- Conoscenze base di programmazione (preferibilmente in Python)
Pubblico target
- Analisti finanziari
- Attuari
- Responsabili del rischio
Recensioni (5)
Possibili applicazioni/esercizi
Estelle De la Fouchardiere - Advanced Bionics AG
Corso - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Traduzione automatica
Ho davvero apprezzato vedere come l'uso di questo strumento possa davvero migliorare e automatizzare il lavoro. Ho anche gradito la parte iniziale in cui ci hanno aiutati a eliminare i nostri pregiudizi sull'intelligenza artificiale. Gli esempi sono meravigliosi.
chiara di egidio - Advanced Bionics AG
Corso - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Traduzione automatica
I liked to get knowledge about new possibilities
Maciej Karolczak - Advanced Bionics AG
Corso - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Traduzione automatica
I like the examples, so we have an idea of what is possible
Deborah Highes
Corso - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Traduzione automatica
mi ha aperto la mente a nuovi strumenti che possono aiutarmi nella creazione di automazioni
Alessandra Parpajola - Advanced Bionics AG
Corso - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Traduzione automatica
