このコースについて

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受講生の就業成果

20%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

18%

コースが具体的なキャリアアップにつながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
中級レベル
約18時間で修了
英語

講師

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18%

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中級レベル
約18時間で修了
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New York University

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

5時間で修了

Fundamentals of Supervised Learning in Finance

5時間で修了
9件のビデオ (合計71分), 4 学習用教材, 1 個のテスト
9件のビデオ
Introduction to Fundamentals of Machine Learning in Finance4 分
Support Vector Machines, Part 18 分
Support Vector Machines, Part 27 分
SVM. The Kernel Trick8 分
Example: SVM for Prediction of Credit Spreads9 分
Tree Methods. CART Trees9 分
Tree Methods: Random Forests8 分
Tree Methods: Boosting9 分
4件の学習用教材
A. Smola and B. Scholkopf, “A Tutorial on Support Vector Regression”, Statistics and Computing, vol. 14, pp. 199-229, 200415 分
A. Geron, “Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow”, Chapters 6 & 730 分
K. Murphy, “Machine Learning: A Probabilistic Perspective”, MIT Press, 2009, Chapter 16.415 分
Jupyter Notebook FAQ10 分
2

2

4時間で修了

Core Concepts of Unsupervised Learning, PCA & Dimensionality Reduction

4時間で修了
6件のビデオ (合計54分), 3 学習用教材, 1 個のテスト
6件のビデオ
PCA for Stock Returns, Part 14 分
PCA for Stock Returns, Part 29 分
Dimension Reduction with PCA9 分
Dimension Reduction with tSNE11 分
Dimension Reduction with Autoencoders9 分
3件の学習用教材
C. Bishop, “Pattern Recognition and Machine Learning”, Chapter 12.115 分
A. Geron, “Hands-On ML”, Chapters 8 & 1530 分
Jupyter Notebook FAQ10 分
3

3

4時間で修了

Data Visualization & Clustering

4時間で修了
7件のビデオ (合計50分), 3 学習用教材, 1 個のテスト
7件のビデオ
UL. K-clustering8 分
UL. K-means Neural Algorithm7 分
UL. Hierarchical Clustering Algorithms10 分
UL. Clustering and Estimation of Equity Correlation Matrix5 分
UL. Minimum Spanning Trees, Kruskal Algorithm6 分
UL. Probabilistic Clustering6 分
3件の学習用教材
C. Bishop, “Pattern Recognition and Machine Learning”, Clustering and EM: Chapter 930 分
G. Bonanno et. al. “Networks of equities in financial markets”, The European Physical Journal B, vol. 38, issue 2, pp. 363-371 (2004)15 分
Jupyter Notebook FAQ10 分
4

4

5時間で修了

Sequence Modeling and Reinforcement Learning

5時間で修了
11件のビデオ (合計101分), 3 学習用教材, 1 個のテスト
11件のビデオ
Sequence Modeling10 分
SM. Latent Variables for Sequences8 分
SM. State-Space Models9 分
SM. Hidden Markov Models9 分
Neural Architecture for Sequential Data12 分
RL. Introduction8 分
RL. Core Ideas7 分
Markov Decision Process and RL8 分
RL. Bellman Equation6 分
RL and Inverse Reinforcement Learning11 分
3件の学習用教材
C. Bishop, “Pattern Recognition and Machine Learning”, Chapter 1310 分
S. Marsland, “Machine Learning: an Algorithmic Perspective” (Chapman & Hall 2009), Chapter 1315 分
Jupyter Notebook FAQ10 分

レビュー

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よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。