Машинное обучение. Алгоритмы для бизнеса | Machine Learning: Algorithms for Business

Машинное обучение. Алгоритмы для бизнеса

Маркос Лопез де Прадо, 2019, Серия: IT для бизнеса

Обзор

Эта книга раскрывает прибыльные алгоритмы машинного обучения, используемые для управления крупными инвестиционными фондами. Машинное обучение трансформирует многие сферы жизни, автоматизируя задачи, ранее доступные только экспертам. В финансовой сфере МО становится доминирующей силой, делая традиционные методы прогнозирования устаревшими. Книга предлагает систематический анализ методов машинного обучения, применимых к финансам, начиная с основ структуры финансовых данных и заканчивая тестированием инвестиционных стратегий.

Кому подойдёт

• Специалистам, желающим применять машинное обучение в бизнесе и финансах.
• Инвесторам, стремящимся улучшить свои стратегии с помощью современных технологий.
• Студентам и исследователям в области финансов и анализа данных.

Ключевые особенности

• Язык: Русский
• Страниц: 432
• Тип обложки: мягкая обложка
• Издательство: Питер
• Год издания: 2019
• ISBN: 9785446111541
• Серия: IT для бизнеса

<hr>

Machine Learning: Algorithms for Business

Marcos Lopez de Prado, 2019, Series: IT for Business

Overview

This book reveals profitable machine learning algorithms used to manage large investment funds. Machine learning is transforming many areas of life, automating tasks previously only accessible to experts. In finance, ML is becoming a dominant force, making traditional forecasting methods obsolete. The book offers a systematic analysis of machine learning methods applicable to finance, starting from the fundamentals of financial data structure to testing investment strategies.

Who it's for

• Professionals seeking to apply machine learning in business and finance.
• Investors aiming to enhance their strategies with modern technologies.
• Students and researchers in finance and data analysis.

Key features

• Language: Russian
• Pages: 432
• Binding: Softcover
• Publisher: Peter
• Publication Year: 2019
• ISBN: 9785446111541
• Series: IT for Business