感謝您提交詢問!我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
感謝您提交預訂!我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
課程簡介
Machine Learning在Finance中的介紹
- AI和ML在金融行業的概述
- 機器學習的類型(監督學習、無監督學習、強化學習)
- 欺詐檢測、信用評分和風險建模的案例研究
Python與數據處理基礎
- 使用Python進行數據操作和分析
- 使用Pandas和NumPy探索金融數據集
- 使用Matplotlib和Seaborn進行數據可視化
Supervised Learning用於金融預測
- 線性迴歸和邏輯迴歸
- 決策樹和隨機森林
- 模型性能評估(準確率、精確率、召回率、AUC)
Unsupervised Learning與異常檢測
- 聚類技術(K-means、DBSCAN)
- 主成分分析(PCA)
- 用於欺詐預防的異常值檢測
信用評分與風險建模
- 使用邏輯迴歸和基於樹的算法構建信用評分模型
- 在風險應用中處理不平衡數據集
- 金融決策中的模型可解釋性和公平性
使用Machine Learning進行欺詐檢測
- 常見的金融欺詐類型
- 使用分類算法進行異常檢測
- 即時評分和部署策略
模型部署與金融AI中的倫理
- 使用Python、Flask或雲平臺部署模型
- 倫理考量和監管合規(如GDPR、可解釋性)
- 在生產環境中監控和重新訓練模型
總結與下一步
最低要求
- 瞭解基礎統計和財務概念
- 具備使用Excel或其他數據分析工具的經驗
- 基礎編程知識(最好是Python)
受衆
- 財務分析師
- 精算師
- 風險管理人員
21 時間:
客戶評論 (1)
我非常欣赏培训师的授课方式。即使Finance不是我的专业领域,我也能理解所有内容。他确保每位参与者都能跟上进度,同时合理安排时间。练习的间隔也很恰当。Communication与参与者的互动始终存在。材料非常合适,不多不少。他对一些较为复杂的内容进行了很好的阐述,确保每个人都能理解。
Diana
課程 - ChatGPT for Finance
機器翻譯