이 강좌에 대하여

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학습자 경력 결과

20%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

18%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 4개 강좌 중 2번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 18시간 필요
영어

강사

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New York University

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

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완료하는 데 5시간 필요

Fundamentals of Supervised Learning in Finance

완료하는 데 5시간 필요
9개 동영상 (총 71분), 4 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
9개의 동영상
Introduction to Fundamentals of Machine Learning in Finance4m
Support Vector Machines, Part 18m
Support Vector Machines, Part 27m
SVM. The Kernel Trick8m
Example: SVM for Prediction of Credit Spreads9m
Tree Methods. CART Trees9m
Tree Methods: Random Forests8m
Tree Methods: Boosting9m
4개의 읽기 자료
A. Smola and B. Scholkopf, “A Tutorial on Support Vector Regression”, Statistics and Computing, vol. 14, pp. 199-229, 200415m
A. Geron, “Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow”, Chapters 6 & 730m
K. Murphy, “Machine Learning: A Probabilistic Perspective”, MIT Press, 2009, Chapter 16.415m
Jupyter Notebook FAQ10m
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완료하는 데 4시간 필요

Core Concepts of Unsupervised Learning, PCA & Dimensionality Reduction

완료하는 데 4시간 필요
6개 동영상 (총 54분), 3 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
6개의 동영상
PCA for Stock Returns, Part 14m
PCA for Stock Returns, Part 29m
Dimension Reduction with PCA9m
Dimension Reduction with tSNE11m
Dimension Reduction with Autoencoders9m
3개의 읽기 자료
C. Bishop, “Pattern Recognition and Machine Learning”, Chapter 12.115m
A. Geron, “Hands-On ML”, Chapters 8 & 1530m
Jupyter Notebook FAQ10m
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완료하는 데 4시간 필요

Data Visualization & Clustering

완료하는 데 4시간 필요
7개 동영상 (총 50분), 3 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
7개의 동영상
UL. K-clustering8m
UL. K-means Neural Algorithm7m
UL. Hierarchical Clustering Algorithms10m
UL. Clustering and Estimation of Equity Correlation Matrix5m
UL. Minimum Spanning Trees, Kruskal Algorithm6m
UL. Probabilistic Clustering6m
3개의 읽기 자료
C. Bishop, “Pattern Recognition and Machine Learning”, Clustering and EM: Chapter 930m
G. Bonanno et. al. “Networks of equities in financial markets”, The European Physical Journal B, vol. 38, issue 2, pp. 363-371 (2004)15m
Jupyter Notebook FAQ10m
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완료하는 데 5시간 필요

Sequence Modeling and Reinforcement Learning

완료하는 데 5시간 필요
11개 동영상 (총 101분), 3 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
11개의 동영상
Sequence Modeling10m
SM. Latent Variables for Sequences8m
SM. State-Space Models9m
SM. Hidden Markov Models9m
Neural Architecture for Sequential Data12m
RL. Introduction8m
RL. Core Ideas7m
Markov Decision Process and RL8m
RL. Bellman Equation6m
RL and Inverse Reinforcement Learning11m
3개의 읽기 자료
C. Bishop, “Pattern Recognition and Machine Learning”, Chapter 1310m
S. Marsland, “Machine Learning: an Algorithmic Perspective” (Chapman & Hall 2009), Chapter 1315m
Jupyter Notebook FAQ10m

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