کتاب صوتی مدل‌سازی ریسک با یادگیری ماشین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی ریسک با یادگیری ماشین

موضوع کلی: علم داده و هوش مصنوعی در امور مالی

موضوع میانی: مفاهیم پایه هوش مصنوعی در امور مالی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه ریسک و عدم قطعیت
• 2. آمار توصیفی برای تحلیل ریسک
• 3. احتمالات و توزیع‌های احتمالاتی
• 4. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 5. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 6. پیش‌پردازش داده‌ها در مدل‌سازی ریسک
• 7. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد
• 8. تکنیک‌های نمونه‌برداری برای داده‌های نامتوازن
• 9. مدل‌سازی رگرسیون خطی برای پیش‌بینی ریسک
• 10. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی ریسک
• 11. درخت‌های تصمیم‌گیری در مدل‌سازی ریسک
• 12. جنگل‌های تصادفی و افزایش دقت
• 13. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) در ارزیابی ریسک
• 14. روش‌های خوشه‌بندی برای شناسایی الگوهای ریسک
• 15. شبکه‌های عصبی مصنوعی و کاربرد آن‌ها در ریسک
• 16. یادگیری عمیق و مدل‌سازی ریسک پیچیده
• 17. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
• 18. متریک‌های ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 19. متریک‌های ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 20. اعتبارسنجی متقابل و جلوگیری از بیش‌برازش
• 21. تنظیم پارامترهای مدل‌های یادگیری ماشین
• 22. روش‌های کاهش واریانس مدل‌ها
• 23. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
• 24. روش‌های شبیه‌سازی مونت‌کارلو در ریسک
• 25. تحلیل حساسیت و شناسایی عوامل کلیدی ریسک
• 26. مدل‌سازی ریسک اعتباری با یادگیری ماشین
• 27. مدل‌سازی ریسک بازار با یادگیری ماشین
• 28. مدل‌سازی ریسک عملیاتی با یادگیری ماشین
• 29. تشخیص تقلب با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 30. پیش‌بینی ورشکستگی با یادگیری ماشین
• 31. مدل‌سازی ریسک بیمه با یادگیری ماشین
• 32. کاربرد یادگیری ماشین در مدیریت زنجیره تامین و ریسک
• 33. مدل‌سازی ریسک سایبری با یادگیری ماشین
• 34. تحلیل متن و استخراج اطلاعات ریسک از داده‌های متنی
• 35. پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل احساسات در ریسک
• 36. یادگیری تقویتی و بهینه‌سازی استراتژی‌های ریسک
• 37. یادگیری انتقالی و استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 38. مدل‌سازی ریسک زمانی و تحلیل سری‌های زمانی
• 39. پیش‌بینی ریسک با استفاده از داده‌های بزرگ (Big Data)
• 40. استفاده از ابررایانش (Cloud Computing) در مدل‌سازی ریسک
• 41. ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی ریسک با یادگیری ماشین
• 42. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در مدل‌سازی ریسک
• 43. مدیریت داده و پایگاه داده‌ها برای مدل‌سازی ریسک
• 44. ابزارهای متن‌باز برای مدل‌سازی ریسک با یادگیری ماشین
• 45. معرفی کتابخانه‌های پایتون برای یادگیری ماشین و ریسک