کتاب پیش‌بینی بحران مالی با یادگیری ماشین با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی بحران مالی با یادگیری ماشین

موضوع کلی: اقتصادسنجی پیشرفته و تحلیل کلان‌داده در اقتصاد

موضوع میانی: تحلیل ریسک سیستمیک در بازارهای مالی با کلان‌داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی آمار و احتمال در پیش‌بینی بحران
• 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و کاربردهای آن در اقتصاد
• 3. جمع‌آوری و پاکسازی داده‌های مالی
• 4. تحلیل اکتشافی داده‌های اقتصادی و مالی
• 5. مهندسی ویژگی برای مدل‌های پیش‌بینی بحران
• 6. رگرسیون خطی و کاربرد آن در پیش‌بینی متغیرهای مالی
• 7. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی ریسک بحران
• 8. درخت‌های تصمیم‌گیری و جنگل تصادفی در تشخیص بحران
• 9. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) و کاربردهای آن‌ها
• 10. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) و معماری آن‌ها
• 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و تحلیل سری‌های زمانی
• 12. شبکه‌های حافظه بلندمدت (LSTM) برای پیش‌بینی بحران
• 13. مدل‌های خودرمزگذار (Autoencoders) و کاهش ابعاد داده
• 14. روش‌های خوشه‌بندی برای شناسایی الگوهای بحرانی
• 15. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) و کاهش نویز داده
• 16. انتخاب ویژگی و جلوگیری از بیش‌برازش
• 17. اعتبارسنجی متقابل و ارزیابی عملکرد مدل
• 18. معیارهای ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی بحران
• 19. بهینه‌سازی هایپرپارامترها و تنظیم مدل
• 20. مدل‌های ترکیبی (Ensemble Methods) برای افزایش دقت
• 21. پیش‌بینی بحران با استفاده از داده‌های بازار سهام
• 22. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) و تاثیر آن بر بازار
• 23. استفاده از داده‌های اخبار و رسانه‌های اجتماعی در پیش‌بینی
• 24. تحلیل شبکه‌های مالی و ارتباطات بین‌بانکی
• 25. مدل‌سازی ریسک اعتباری و بحران‌های مالی
• 26. پیش‌بینی ورشکستگی شرکت‌ها با استفاده از یادگیری ماشین
• 27. شناسایی حباب‌های دارایی با استفاده از الگوریتم‌ها
• 28. مدل‌سازی ریسک سیستماتیک و بحران‌های مالی
• 29. پیش‌بینی بحران ارزی با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین
• 30. تحلیل داده‌های کلان اقتصادی و پیش‌بینی بحران
• 31. تاثیر سیاست‌های پولی و مالی بر بحران‌های مالی
• 32. مدل‌سازی زنجیره تأثیر بحران‌های مالی
• 33. استفاده از داده‌های جغرافیایی در پیش‌بینی بحران
• 34. پیش‌بینی بحران با استفاده از داده‌های تجارت بین‌المللی
• 35. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت ریسک بحران
• 36. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین در پیش‌بینی بحران
• 37. اخلاق و مسئولیت در استفاده از یادگیری ماشین در امور مالی
• 38. تکنیک‌های تجسم داده‌ها برای ارائه نتایج پیش‌بینی
• 39. استفاده از ابزارهای متن‌باز در یادگیری ماشین مالی
• 40. مقدمه‌ای بر پایتون برای تحلیل داده‌های مالی
• 41. آشنایی با کتابخانه‌های Pandas و NumPy
• 42. کاربرد کتابخانه Scikit-learn در یادگیری ماشین
• 43. استفاده از کتابخانه TensorFlow برای شبکه‌های عصبی
• 44. استفاده از کتابخانه Keras برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین
• 45. کاربرد ابزارهای ابری در یادگیری ماشین مالی