In the last course of our specialization, Overview of Advanced Methods of Reinforcement Learning in Finance, we will take a deeper look into topics discussed in our third course, Reinforcement Learning in Finance.
이 강좌는 Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance 특화 과정의 일부입니다.
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Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance 특화 과정New York University이 강좌에 대하여
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다음 특화 과정의 4개 강좌 중 4번째 강좌:
고급 단계
완료하는 데 약 13시간 필요
영어
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New York University
New York University is a leading global institution for scholarship, teaching, and research. Based in New York City with campuses and sites in 14 additional major cities across the world, NYU embraces diversity among faculty, staff and students to ensure the highest caliber, most inclusive educational experience.
강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 4시간 필요
Black-Scholes-Merton model, Physics and Reinforcement Learning
완료하는 데 4시간 필요
13개 동영상 (총 103분)
완료하는 데 3시간 필요
Reinforcement Learning for Optimal Trading and Market Modeling
완료하는 데 3시간 필요
8개 동영상 (총 73분)
완료하는 데 3시간 필요
Perception - Beyond Reinforcement Learning
완료하는 데 3시간 필요
8개 동영상 (총 60분)
완료하는 데 3시간 필요
Other Applications of Reinforcement Learning: P-2-P Lending, Cryptocurrency, etc.
완료하는 데 3시간 필요
9개 동영상 (총 79분)
검토
- 5 stars59.21%
- 4 stars7.89%
- 3 stars6.57%
- 2 stars7.89%
- 1 star18.42%
OVERVIEW OF ADVANCED METHODS OF REINFORCEMENT LEARNING IN FINANCE의 최상위 리뷰
IT 제공2019년 12월 8일
It was very difficult to get the peer-graded assignments graded.
DD 제공2019년 12월 11일
Great refreshment on Stochastic calculus and overall rewind of the specialization!
Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance 특화 과정 정보
The main goal of this specialization is to provide the knowledge and practical skills necessary to develop a strong foundation on core paradigms and algorithms of machine learning (ML), with a particular focus on applications of ML to various practical problems in Finance.
자주 묻는 질문
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