اکسپرس 24
کتاب روش‌های بهبود داده و بازیابی اطلاعات مالی با یادگیری ماشین

کتاب روش‌های بهبود داده و بازیابی اطلاعات مالی با یادگیری ماشین

تگ‌ها: Algorithmic Trading Financial AI Financial Data Mining Machine Learning Risk Management Time Series Analysis پردازش زبان طبیعی مالی پیش‌بینی مالی تحلیل بازار سرمایه تشخیص تقلب داده کاوی مالی فین‌تک مدیریت ریسک هوش مصنوعی مالی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره روش‌های بهبود داده و بازیابی اطلاعات مالی با یادگیری ماشین

موضوع کلی: هوش مصنوعی در پردازش اطلاعات و بازیابی دانش

موضوع میانی: هوش مصنوعی در مدیریت بحران مالی (Financial Crisis Management)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در حوزه مالی
  • 2. داده‌های مالی و چالش‌های مرتبط با آن‌ها
  • 3. پیش‌پردازش داده‌های مالی: پاکسازی و تبدیل
  • 4. مهندسی ویژگی در داده‌های مالی
  • 5. انتخاب ویژگی‌های مهم در داده‌های مالی
  • 6. روش‌های کاهش ابعاد داده‌های مالی
  • 7. مفاهیم پایه آمار برای یادگیری ماشین مالی
  • 8. رگرسیون خطی در پیش‌بینی داده‌های مالی
  • 9. رگرسیون لجستیک در طبقه‌بندی داده‌های مالی
  • 10. درخت‌های تصمیم در تحلیل‌های مالی
  • 11. جنگل‌های تصادفی برای مدل‌سازی مالی
  • 12. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) در مالی
  • 13. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) در بازارهای مالی
  • 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و سری‌های زمانی مالی
  • 15. مدل‌های LSTM برای پیش‌بینی قیمت سهام
  • 16. مدل‌های GRU برای تحلیل سری‌های زمانی مالی
  • 17. یادگیری تقویتی در مدیریت پورتفوی
  • 18. تشخیص تقلب مالی با استفاده از یادگیری ماشین
  • 19. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در اخبار مالی
  • 20. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای استخراج اطلاعات از متون مالی
  • 21. خوشه‌بندی داده‌های مالی با استفاده از الگوریتم‌های مختلف
  • 22. تشخیص ناهنجاری در داده‌های مالی
  • 23. مدل‌سازی ریسک اعتباری با یادگیری ماشین
  • 24. پیش‌بینی ورشکستگی با استفاده از یادگیری ماشین
  • 25. بهینه‌سازی پورتفوی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 26. مدیریت ریسک بازار با استفاده از یادگیری ماشین
  • 27. یادگیری ماشین و معاملات الگوریتمی
  • 28. کاربردهای یادگیری ماشین در ارزیابی ریسک
  • 29. یادگیری ماشین و پیش‌بینی روند بازار
  • 30. تحلیل سبد مشتریان با یادگیری ماشین
  • 31. تحلیل ریسک عملیاتی با یادگیری ماشین
  • 32. استفاده از یادگیری ماشین در تشخیص پولشویی
  • 33. یادگیری ماشین و قیمت‌گذاری مشتقات
  • 34. یادگیری ماشین و مدیریت دارایی
  • 35. انتخاب مدل یادگیری ماشین مناسب برای مسائل مالی
  • 36. ارزیابی و مقایسه مدل‌های یادگیری ماشین در مالی
  • 37. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین در مالی (Explainable AI)
  • 38. استفاده از داده‌های جایگزین (Alternative Data) در یادگیری ماشین مالی
  • 39. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در مسائل مالی
  • 40. یادگیری فعال (Active Learning) در بازارهای مالی
  • 41. یادگیری ماشین و قانون‌گذاری مالی
  • 42. مفاهیم کلیدی داده کاوی و کاربرد آن در حوزه مالی
  • 43. مروری بر ابزارهای یادگیری ماشین مالی در پایتون (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
  • 44. استفاده از کتابخانه‌های مالی در پایتون (Pandas, NumPy, Statsmodels)
  • 45. مقدمه‌ای بر داده‌برداری مالی (Financial Data APIs)
  • 46. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مدل‌های یادگیری ماشین مالی
  • 47. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) در مدل‌های مالی
  • 48. جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) در مدل‌های مالی
  • 49. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل گزارش‌های مالی
  • 50. شناسایی الگوهای غیرمعمول در معاملات بازار سهام
  • 51. پیش‌بینی شاخص‌های اقتصادی با استفاده از یادگیری ماشین
  • 52. مدل‌سازی تقاضای وام با استفاده از یادگیری ماشین
  • 53. ارزیابی تاثیر اخبار و رویدادها بر بازارهای مالی با یادگیری ماشین
  • 54. یادگیری ماشین و مدیریت نقدینگی
  • 55. تحلیل شبکه‌های مالی با استفاده از یادگیری ماشین

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.