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코스 개요
금융 산업에서 Machine Learning와 Finance 소개
- 금융 산업에서 AI와 ML 개요
- 머신러닝의 종류 (감독 학습, 비감독 학습, 강화 학습)
- 사기 탐지, 신용 점수, 위험 모델링 사례 연구
Python와 데이터 처리 기본
- Python를 사용하여 데이터 조작 및 분석
- Pandas과 NumPy를 사용하여 금융 데이터셋 탐색
- Matplotlib와 Seaborn을 사용한 데이터 시각화
금융 예측을 위한 Supervised Learning
- 선형 및 로지스틱 회귀
- 결정 트리와 랜덤 포레스트
- 모델 성능 평가 (정확도, 정밀도, 재현율, AUC)
Unsupervised Learning와 이상 탐지
- 군집화 기술 (K-means, DBSCAN)
- 주성분 분석 (PCA)
- 사기 예방을 위한 이상치 탐지
신용 점수 및 위험 모델링
- 로지스틱 회귀 및 트리 기반 알고리즘을 사용하여 신용 점수 모델 구축
- 위험 애플리케이션에서 불균형 데이터셋 처리
- 금융 의사 결정에서 모델 해석 가능성과 공정성
Machine Learning를 통한 사기 탐지
- 일반적인 금융 사기 유형
- 이상 탐지를 위한 분류 알고리즘 사용
- 실시간 점수 및 배포 전략
금융 AI의 모델 배포 및 윤리
- Python, Flask 또는 클라우드 플랫폼을 사용하여 모델 배포
- 윤리적 고려 사항 및 규제 준수 (예: GDPR, 설명 가능성)
- 생산 환경에서 모델 모니터링 및 재훈련
요약 및 다음 단계
요건
- 기본 통계와 금융 개념에 대한 이해
- Excel 또는 기타 데이터 분석 도구 사용 경험
- 기본 프로그래밍 지식(가능한 경우 Python에서)
대상
- 금융 분석가
- 액추어리
- 리스크 관리자
21 시간
회원 평가 (5)
가능한 애플리케이션/연습
Estelle De la Fouchardiere - Advanced Bionics AG
코스 - Machine Learning & AI for Finance Professionals
기계 번역됨
이 도구를 사용하면 작업을 정말로 개선하고 자동화할 수 있다는 것을 보는 것이 매우 즐거웠습니다. 또한 인공 지능에 대한 편견을 제거하는 데 도움을 준 초반부도 감명 깊었습니다. 예시들이 정말 좋았습니다.
chiara di egidio - Advanced Bionics AG
코스 - Machine Learning & AI for Finance Professionals
기계 번역됨
새로운 가능성에 대해 알아가는 것이 좋았습니다
Maciej Karolczak - Advanced Bionics AG
코스 - Machine Learning & AI for Finance Professionals
기계 번역됨
예제가 좋아요. 가능성을 이해하는 데 도움이 됩니다.
Deborah Highes
코스 - Machine Learning & AI for Finance Professionals
기계 번역됨
이 과정은 저에게 자동화를 만드는 데 도움이 될 새로운 도구에 대한 인식을 넓혀주었습니다.
Alessandra Parpajola - Advanced Bionics AG
코스 - Machine Learning & AI for Finance Professionals
기계 번역됨