Machine Learning for Finance Sector

Machine Learning for Finance Sector Machine Learning for Finance Sector
Sosyal Medyada Paylaş!
Eğitim Detayları
5 Gün (30 Saat)
Kapalı Sınıf

Eğitim İçeriği

  • Makine Öğrenmesine Giriş ve Regresyon

--Makine Öğrenmesi Giriş

--Kütüphaneleri Yükleme ve İndirme

--Veri Ön İşleme

--Kayıp ve Eksik Veriler

--Kategorik Değişkenler

--Normalizasyon (Feature Scaling)

--Veri setini eğitim ve test olarak ayırma

--Veri hazırlığı şablonu oluşturma

  • Regresyon

--Basit Lineer Regresyon

--Çoklu Lineer Regresyon

--Polinom Regresyon

--Regresyon Modeli Değerlendirme

  • Sınıflandırma ve Kümeleme

-Sınıflandırma

       --Lojistik Regresyon ile Sınıflandırma

       --K En Yakın Komşu ile Sınıflandırma

       --Destek Vektör Makinesi (Support Vector Machine) Sınıflandırma

        --Naive Bayes ile Sınıflandırma

        --Karar Ağacı ile Sınıflandırma

        --Rastgele Orman (Random Forest) ile Sınıflandırma

        --Sınıflandırma Modeli Değerlendirme

 

-Kümeleme

        --K-Ortalamalar ile Kümeleme

        --Hiyerarşik Kümeleme

  • Boyut İndirgeme, En İyi Model Seçimi, Derin Öğrenme Giriş

-Boyut İndirgeme

        --Temel Bileşenler Analizi (Principal Component Analysis)

        --Lineer Diskriminant Analizi

 

-Model Seçme

        --K-Fold Cross Validation

        --Grid Search

        --En iyi model seçimi

  • Finans Alanında Büyük Veri
  • Alternatif Veriler
  • Ekonometri ve Finansal Modelleme İncelemesi
  • Makine Öğrenmesi Tanımları ve çerçevesi
  • Makine Öğrenmesi Modellemesi ve Metrikleri
  • Denetimli Öğrenme
  • Denetimsiz Öğrenme
  • Güçlendirme Öğrenmesi
  • Derin Öğrenme
  • Yapay zeka
  • Modern Finansal Modelleme
  • Python'da Makine Öğrenimi Modellerinin Uygulanması

KAYIT & ÖDEME

Bilgi ve Kayıt için lütfen form bilgilerini eksiksiz doldurun. En kısa zamanda size dönüş yapıp gerekli işlemlerle ilgili olarak bilgi verilecektir.

Ödeme Seçenekleri: EFT / Havale ile ödeme

Kayıt ve ödeme için bilgi iste

İlginizi Çekebilecek Diğer Eğitimler