Mašīnmācība: algoritmi biznesam

Markoss Lopess de Prado dalās ar to, ko parasti slēpj — visizdevīgākajiem mašīnmācības algoritmiem, kurus viņš izmantojis divdesmit gadu laikā, lai pārvaldītu lielus līdzekļu pūļus no visprasīgākajiem investoriem.
Mašīnmācība maina praktiski katru mūsu dzīves aspektu, MO algoritmi veic uzdevumus, kurus līdz... nesenai pagātnei uzticēja tikai pārbaudītiem ekspertiem. Nākotnē mašīnmācība dominēs finansēs, kafijas biezumu pareģošana aizies pagātnē, un investīcijas pārstās būt sinonīms azartspēlēm.
Izmantojiet iespēju piedalīties «mašīnu revolūcijā», tam pietiek iepazīties ar pirmo grāmatu, kurā sniegts pilnīgs un sistemātisks mašīnmācības metožu analīze attiecībā uz finansēm: sākot no finanšu datu struktūrām, finanšu sērijas marķēšanas, paraugu svēršanas, laika sērijas diferencēšanas... un beidzot ar veselu daļu, kas veltīta pareizai investīciju stratēģiju atpakaļtestēšanai.

Lasīt tālāk

Autors: Markos Lopes de Prado

Izdevniecība: piter

Sērija: IT biznesam

Vecuma ierobežojumi: 16+

Izdošanas gads: 2019

ISBN: 9785446111541

Lappušu skaits: 432

Izmērs: 233x165x18 mm

Vāka tips: mīksts vāks

Svars: 550 g

ID: 861646

Markoss Lopess de Prado dalās ar to, ko parasti slēpj — visizdevīgākajiem mašīnmācības algoritmiem, kurus viņš izmantojis divdesmit gadu laikā, lai pārvaldītu lielus līdzekļu pūļus no visprasīgākajiem investoriem.
Mašīnmācība maina praktiski katru mūsu dzīves aspektu, MO algoritmi veic uzdevumus, kurus līdz nesenai pagātnei uzticēja tikai pārbaudītiem ekspertiem. Nākotnē mašīnmācība dominēs finansēs, kafijas biezumu pareģošana aizies pagātnē, un investīcijas pārstās būt sinonīms azartspēlēm.
Izmantojiet iespēju piedalīties «mašīnu revolūcijā», tam pietiek iepazīties ar pirmo grāmatu, kurā sniegts pilnīgs un sistemātisks mašīnmācības metožu analīze attiecībā uz finansēm: sākot no finanšu datu struktūrām, finanšu sērijas marķēšanas, paraugu svēršanas, laika sērijas diferencēšanas... un beidzot ar veselu daļu, kas veltīta pareizai investīciju stratēģiju atpakaļtestēšanai.