Линейная регрессия: используется для прогнозирования непрерывных значений на основе линейной зависимости между переменными.
Деревья решений: используются для классификации и регрессии, основанных на деревьях решений.
Нейронные сети: используются для сложных задач, таких как распознавание изображений и обработка естественного языка.
Кластеризация: используется для сгруппировки данных по сходству.
Применение машинного обучения в финансах
Машинное обучение имеет широкое применение в финансах, включая:
Прогнозирование курсов акций: машинное обучение может быть использовано для прогнозирования акций на основе исторических данных.
Риск-менеджмент: машинное обучение может быть использовано для выявления потенциальных рисков и принятия мер по их минимизации.
Кредитный скоринг: машинное обучение может быть использовано для оценки кредитоспособности заемщиков.
Обнаружение мошенничества: машинное обучение может быть использовано для выявления потенциальных мошеннических операций.
В заключении, машинное обучение – это мощный инструмент, который может быть использован для анализа больших объемов данных и принятия эффективных решений в финансах. следующей главе мы рассмотрим более подробно применение машинного обучения финансах его возможности.
– 1.2. Типы машинного обучения: обучение с учителем, без учителя и подкреплением
Машинное обучение – это мощный инструмент, который позволяет компьютерам учиться на данных и делать прогнозы или принимать решения без явного программирования. В финансах машинное используется для анализа больших объемов данных, выявления закономерностей принятия эффективных решений. Однако, чтобы использовать в финансах, необходимо понимать основные типы машинного обучения: с учителем, учителя подкреплением.
Обучение с учителем
Обучение с учителем – это тип машинного обучения, при котором алгоритм обучается на размеченных данных, т.е. для которых уже известен правильный ответ. Например, если мы хотим обучить прогнозирования курса акций, можем использовать исторические данные о курсе акций и соответствующие им факторы, такие как экономические показатели, финансовые отчеты т.д. Алгоритм будет обучаться этих данных учиться предсказывать курс основе факторов.
Обучение с учителем широко используется в финансах для задач, таких как: