The course aims at helping students to be able to solve practical ML-amenable problems that they may encounter in real life that include: (1) understanding where the problem one faces lands on a general landscape of available ML methods, (2) understanding which particular ML approach(es) would be most appropriate for resolving the problem, and (3) ability to successfully implement a solution, and assess its performance.
Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance 특화 과정New York University이 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
자막: 영어
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제공자:
New York University
Tandon offers comprehensive courses in engineering, applied science and technology. Each course is rooted in a tradition of invention and entrepreneurship.
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
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
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
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
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
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.
The specialization aims at helping students to be able to solve practical ML-amenable problems that they may encounter in real life that include:
(1) mapping the problem on a general landscape of available ML methods,
(2) choosing particular ML approach(es) that would be most appropriate for resolving the problem, and
(3) successfully implementing a solution, and assessing its performance.
The specialization is designed for three categories of students:
· Practitioners working at financial institutions such as banks, asset management firms or hedge funds
· Individuals interested in applications of ML for personal day trading
· Current full-time students pursuing a degree in Finance, Statistics, Computer Science, Mathematics, Physics, Engineering or other related disciplines who want to learn about practical applications of ML in Finance.
The modules can also be taken individually to improve relevant skills in a particular area of applications of ML to finance.
자주 묻는 질문
강의 및 과제를 언제 이용할 수 있게 되나요?
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