À propos de ce cours

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Résultats de carrière des étudiants

20%

ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours

18%

ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire
Approx. 18 heures pour terminer
Anglais

Enseignant

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Offert par

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New York University

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

5 heures pour terminer

Fundamentals of Supervised Learning in Finance

5 heures pour terminer
9 vidéos (Total 71 min), 4 lectures, 1 quiz
9 vidéos
Introduction to Fundamentals of Machine Learning in Finance4 min
Support Vector Machines, Part 18 min
Support Vector Machines, Part 27 min
SVM. The Kernel Trick8 min
Example: SVM for Prediction of Credit Spreads9 min
Tree Methods. CART Trees9 min
Tree Methods: Random Forests8 min
Tree Methods: Boosting9 min
4 lectures
A. Smola and B. Scholkopf, “A Tutorial on Support Vector Regression”, Statistics and Computing, vol. 14, pp. 199-229, 200415 min
A. Geron, “Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow”, Chapters 6 & 730 min
K. Murphy, “Machine Learning: A Probabilistic Perspective”, MIT Press, 2009, Chapter 16.415 min
Jupyter Notebook FAQ10 min
Semaine
2

Semaine 2

4 heures pour terminer

Core Concepts of Unsupervised Learning, PCA & Dimensionality Reduction

4 heures pour terminer
6 vidéos (Total 54 min), 3 lectures, 1 quiz
6 vidéos
PCA for Stock Returns, Part 14 min
PCA for Stock Returns, Part 29 min
Dimension Reduction with PCA9 min
Dimension Reduction with tSNE11 min
Dimension Reduction with Autoencoders9 min
3 lectures
C. Bishop, “Pattern Recognition and Machine Learning”, Chapter 12.115 min
A. Geron, “Hands-On ML”, Chapters 8 & 1530 min
Jupyter Notebook FAQ10 min
Semaine
3

Semaine 3

4 heures pour terminer

Data Visualization & Clustering

4 heures pour terminer
7 vidéos (Total 50 min), 3 lectures, 1 quiz
7 vidéos
UL. K-clustering8 min
UL. K-means Neural Algorithm7 min
UL. Hierarchical Clustering Algorithms10 min
UL. Clustering and Estimation of Equity Correlation Matrix5 min
UL. Minimum Spanning Trees, Kruskal Algorithm6 min
UL. Probabilistic Clustering6 min
3 lectures
C. Bishop, “Pattern Recognition and Machine Learning”, Clustering and EM: Chapter 930 min
G. Bonanno et. al. “Networks of equities in financial markets”, The European Physical Journal B, vol. 38, issue 2, pp. 363-371 (2004)15 min
Jupyter Notebook FAQ10 min
Semaine
4

Semaine 4

5 heures pour terminer

Sequence Modeling and Reinforcement Learning

5 heures pour terminer
11 vidéos (Total 101 min), 3 lectures, 1 quiz
11 vidéos
Sequence Modeling10 min
SM. Latent Variables for Sequences8 min
SM. State-Space Models9 min
SM. Hidden Markov Models9 min
Neural Architecture for Sequential Data12 min
RL. Introduction8 min
RL. Core Ideas7 min
Markov Decision Process and RL8 min
RL. Bellman Equation6 min
RL and Inverse Reinforcement Learning11 min
3 lectures
C. Bishop, “Pattern Recognition and Machine Learning”, Chapter 1310 min
S. Marsland, “Machine Learning: an Algorithmic Perspective” (Chapman & Hall 2009), Chapter 1315 min
Jupyter Notebook FAQ10 min

Avis

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À propos du Spécialisation Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance

Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance

Foire Aux Questions

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.