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金融人才×機器學習聯手出擊:專為FinTech領域打造的機器學習指南

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一本專為金融專業人士編寫的機器學習指南!對於所有從事金融資料分析的讀者來說,機器學習將是一門如虎添翼的技術。本書介紹許多新穎的、進階的機器學習模型,並示範如何將它們應用於金融產業(包括保險、交易和貸款)。本書亦詳細解說機器學習背後的觀念和演算法,著重於金融應用,提供豐富詳盡的Python程式碼範例。

 

本書展示機器學習在結構化資料、文字、影像及時間序列上的工作方式,並深度探討眾多關鍵的機器學習模型,從簡單迴歸到高階神經網路,還有GAN、強化學習、對抗偏見、貝氏推論和機率規劃等內容。

 

本書範圍廣泛,但方法卻深入且實用。如果你在FinTech領域工作,或想投入FinTech領域,並希望獲得當今領域最有價值的技術之一,本書就是為你而準備的!

 

在這本書中,你將學到:

・將機器學習應用於結構化資料、自然語言、照片和書面文字

・機器學習如何偵測詐欺行為、預測金融趨勢、分析客戶情緒等等

・使用Python、scikit-learn、Keras和TensorFlow實作啟發式基準線、時間序列、生成模型和強化學習

・深入研究神經網路、檢視GAN和强化學習的應用

・對機器學習應用程式進行除錯,並為其啟動做好準備

・解決機器學習的偏見和隱私問題

Jannes Klaas 

 

Jannes Klaas 是一位具有經濟學和金融學背景的量化研究員(quantitative researcher)。他曾經在鹿特丹(Rotterdam)的「圖靈學會」(Turing Society)擔任機器學習的首席開發者,教授金融領域的機器學習。他領導過機器學習訓練營,並與金融公司合作開發資料驅動應用程式和交易策略。

 

Jannes目前是牛津大學的研究生,他的研究興趣包括系統性風險(systemic risk)和大規模自動化知識發掘。

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