Struttura del corso
Introduzione a Machine Learning in Finance
- Panoramica dell'IA e dell'ML nell'industria finanziaria
- Tipi di apprendimento automatico (supervisionato, non supervisionato, reinforcement learning)
- Casi studio nella rilevazione delle frodi, valutazione del credito e modellizzazione dei rischi
Python e basi della gestione dei dati
- Utilizzo di Python per la manipolazione e l'analisi dei dati
- Esplorazione dei dataset finanziari con Pandas e NumPy
- Visualizzazione dei dati utilizzando Matplotlib e Seaborn
Supervised Learning per la previsione finanziaria
- Regressione lineare e logistica
- Alberi decisionali e foreste casuali
- Valutazione delle prestazioni del modello (precisione, precision, richiamo, AUC)
Unsupervised Learning e rilevamento delle anomalie
- Tecniche di clustering (K-means, DBSCAN)
- Analisi dei componenti principali (PCA)
- Rilevazione degli outlier per la prevenzione della frode
Valutazione del credito e modellizzazione del rischio
- Costruzione di modelli di valutazione del credito utilizzando regressione logistica ed algoritmi basati sugli alberi
- Gestione dei dataset sbilanciati nelle applicazioni di rischio
- Interpretabilità e equità del modello nella decisione finanziaria
Rilevazione delle frodi con Machine Learning
- Tipologie comuni della frode finanziaria
- Utilizzo degli algoritmi di classificazione per il rilevamento delle anomalie
- Strategie di valutazione in tempo reale e di distribuzione
Distribuzione del modello ed etica nell'IA finanziaria
- Distribuzione dei modelli con Python, Flask o piattaforme cloud
- Considerazioni etiche e conformità regolamentare (ad esempio, GDPR, spiegabilità)
- Monitoraggio e retraining del modello in ambienti di produzione
Riepilogo ed eventuali passaggi successivi
Requisiti
- Comprensione delle nozioni di base di statistica e concetti finanziari
- Esperienza con Excel o altri strumenti di analisi dei dati
- Conoscenze di programmazione di base (preferibilmente in Python)
Pubblico Obiettivo
- Analisti finanziari
- Attuari
- Ufficiali 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 realmente migliorare e automatizzare il lavoro. Ho anche gradito la parte iniziale dove 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
Mi è piaciuto acquisire conoscenze su nuove possibilità
Maciej Karolczak - Advanced Bionics AG
Corso - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Traduzione automatica
Mi piacciono gli esempi, così abbiamo un'idea di ciò che è possibile
Deborah Highes
Corso - Machine Learning & AI for Finance Professionals
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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
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