Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение в машинното обучение във финансовите услуги
- Преглед на често срещани финансови приложения на машинното обучение
- Ползи и предизвикателства на машинното обучение в регулирани индустрии
- Преглед на екосистемата на Azure Databricks
Подготовка на финансови данни за машинно обучение
- Поглъщане на данни от Azure Data Lake или бази данни
- Почистване на данни, създаване на характеристики и трансформация
- Проучвателен анализ на данни (EDA) в тетрадки
Обучение и оценка на модели за машинно обучение
- Разделяне на данните и избор на алгоритми за машинно обучение
- Обучение на регресионни и класификационни модели
- Оценка на производителността на моделите с финансови метрики
Управление на модели с MLflow
- Проследяване на експерименти с параметри и метрики
- Запазване, регистриране и версиониране на модели
- Възпроизводимост и сравнение на резултатите от моделите
Внедряване и обслужване на модели за машинно обучение
- Пакетиране на модели за групово или инференция в реално време
- Обслужване на модели чрез REST API или Azure ML крайни точки
- Интегриране на прогнози в табла за управление или сигнали във финансите
Наблюдение и потоци за преобучение
- Планиране на периодично преобучение на модели с нови данни
- Наблюдение на отклонението на данните и точността на модела
- Автоматизиране на работни потоци от край до край с Databricks Jobs
Практически пример: Финансово точкуване на риска
- Изграждане на модел за точкуване на риска за заявления за заеми или кредити
- Обяснение на прогнозите за прозрачност и съответствие с регулациите
- Внедряване и тестване на модела в контролирана среда
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на основните концепции за машинно обучение
- Опит с Python и анализ на данни
- Познаване на финансови набори от данни или отчитане
Аудитория
- Специалисти по данни и инженери по машинно обучение във финансовите услуги
- Анализатори на данни, които преминават към роли в машинното обучение
- Технологични специалисти, внедряващи прогнозни решения във финансите
7 Часа
