Прогнозирование курса акций
Выявление закономерностей в финансовых данных
Классификация кредитных рисков
Обнаружение мошенничества
Обучение без учителя
Обучение без учителя – это тип машинного обучения, при котором алгоритм обучается на неразмеченных данных, т.е. для которых нет правильного ответа. В этом случае должен сам выявить закономерности и структуры в данных. Например, если мы хотим сегментировать клиентов банка по их поведению, можем использовать данные о транзакциях, балансе счетов т.д. Алгоритм будет обучаться этих данных выявлять группы с похожим поведением.
Обучение без учителя широко используется в финансах для задач, таких как:
Сегментация клиентов
Выявление аномалий в финансовых данных
Кластеризация данных
Визуализация данных
Обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением – это тип машинного обучения, при котором алгоритм обучается на основе вознаграждения или наказания за свои действия. Например, если мы хотим обучить для управления портфелем акций, можем использовать вознаграждение в виде прибыли наказание убытков. Алгоритм будет обучаться этих вознаграждений и наказаний учиться принимать решения, которые максимизируют прибыль.
Обучение с подкреплением широко используется в финансах для задач, таких как:
Управление портфелем акций
Оптимизация торговых стратегий
Принятие решений о кредитовании
Управление рисками
В заключении, машинное обучение – это мощный инструмент, который может быть использован в финансах для принятия эффективных решений. Обучение с учителем, без учителя и подкреплением основные типы машинного обучения, которые могут использованы решения различных задач финансах. Понимание этих типов обучения их применения помочь специалистам принимать более эффективные достигать своих целей.
– 1.3. Применение машинного обучения в финансах: обзор книги "Машинное обучение инструменты и методы для принятия эффективных решений"
В современном мире финансы играют одну из ключевых ролей в экономике любой страны. С развитием технологий и появлением новых инструментов, таких как машинное обучение, стали еще более динамичной сложной областью. этой главе мы рассмотрим применение машинного обучения финансах обзор книги "Машинное обучение финансах: инструменты методы для принятия эффективных решений".
Введение в машинное обучение финансах