توضیحات
This book presents the state-of-the-art applications of machine learning in the finance domain with a focus on financial product modeling, which aims to advance the model performance and minimize risk and uncertainty. It provides both practical and managerial implications of financial and managerial decision support systems which capture a broad range of financial data traits. It also serves as a guide for the implementation of risk-adjusted financial product pricing systems, while adding a significant supplement to the financial literacy of the investigated study.
The book covers advanced machine learning techniques, such as Support Vector Machine, Neural Networks, Random Forest, K-Nearest Neighbors, Extreme Learning Machine, Deep Learning Approaches, and their application to finance datasets. It also leverages real-world financial instances to practice business product modeling and data analysis. Software code, such as MATLAB, Python and/or R including datasets within a broad range of financial domain are included for more rigorous practice.
The book primarily aims at providing graduate students and researchers with a roadmap for financial data analysis. It is also intended for a broad audience, including academics, professional financial analysts, and policy-makers who are involved in forecasting, modeling, trading, risk management, economics, credit risk, and portfolio management.
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
این کتاب کاربردهای پیشرفته یادگیری ماشین را در حوزه مالی با تمرکز بر مدلسازی محصول مالی ارائه میکند که هدف آن ارتقای عملکرد مدل و به حداقل رساندن ریسک و عدم اطمینان است. هم پیامدهای عملی و هم مدیریتی سیستمهای پشتیبانی تصمیمگیری مالی و مدیریتی را ارائه میکند که طیف وسیعی از ویژگیهای دادههای مالی را در بر میگیرد. همچنین بهعنوان راهنمایی برای اجرای سیستمهای قیمتگذاری محصولات مالی تعدیلشده با ریسک عمل میکند، در حالی که مکمل قابلتوجهی به سواد مالی مطالعه مورد بررسی میافزاید.
این کتاب موارد پیشرفته را پوشش میدهد. تکنیکهای یادگیری ماشین، مانند ماشین بردار پشتیبانی، شبکههای عصبی، جنگل تصادفی، K-نزدیکترین همسایهها، ماشین یادگیری شدید، رویکردهای یادگیری عمیق، و کاربرد آنها برای تامین مالی مجموعههای داده. همچنین از نمونه های مالی در دنیای واقعی برای تمرین مدل سازی محصول تجاری و تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می کند. کدهای نرم افزاری مانند MATLAB، Python و/یا R شامل مجموعه داده ها در محدوده وسیعی از حوزه مالی برای تمرین دقیق تر گنجانده شده است.
هدف این کتاب در درجه اول ارائه نقشه راه به دانشجویان و محققین فارغ التحصیل برای تجزیه و تحلیل داده های مالی است. همچنین برای مخاطبان وسیعی از جمله دانشگاهیان، تحلیلگران مالی حرفهای و سیاستگذارانی که در پیشبینی، مدلسازی، تجارت، مدیریت ریسک، اقتصاد، ریسک اعتباری و مدیریت پورتفولیو مشارکت دارند، در نظر گرفته شده است.
tag : دانلود کتاب کاربردهای مالی جدید یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق: الگوریتمها، مدلسازی محصول و کاربردها , Download کاربردهای مالی جدید یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق: الگوریتمها، مدلسازی محصول و کاربردها , دانلود کاربردهای مالی جدید یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق: الگوریتمها، مدلسازی محصول و کاربردها , Download Novel Financial Applications of Machine Learning and Deep Learning: Algorithms, Product Modeling, and Applications Book , کاربردهای مالی جدید یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق: الگوریتمها، مدلسازی محصول و کاربردها دانلود , buy کاربردهای مالی جدید یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق: الگوریتمها، مدلسازی محصول و کاربردها , خرید کتاب کاربردهای مالی جدید یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق: الگوریتمها، مدلسازی محصول و کاربردها , دانلود کتاب Novel Financial Applications of Machine Learning and Deep Learning: Algorithms, Product Modeling, and Applications , کتاب Novel Financial Applications of Machine Learning and Deep Learning: Algorithms, Product Modeling, and Applications , دانلود Novel Financial Applications of Machine Learning and Deep Learning: Algorithms, Product Modeling, and Applications , خرید Novel Financial Applications of Machine Learning and Deep Learning: Algorithms, Product Modeling, and Applications , خرید کتاب Novel Financial Applications of Machine Learning and Deep Learning: Algorithms, Product Modeling, and Applications ,

دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.