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Implementing Machine Learning for Finance, Fachbücher von Tshepo Chris Nokeri
"Implementing Machine Learning for Finance" ist ein Fachbuch, das sich mit der Integration von maschinellem Lernen (ML) und tiefem Lernen (DL) im Bereich des Finanzhandels beschäftigt, insbesondere im Hinblick auf das Investmentmanagement. Das Buch bietet systematische Ansätze zur Verwaltung von Investitionsportfolios, zur Risikoanalyse und zur Leistungsbewertung. Es behandelt prädiktive Analysen unter Verwendung von Datenwissenschaftsverfahren und führt in die Mustererkennung sowie die Prognose zukünftiger Preise ein, die Auswirkungen auf Zeitreihenanalyse-Modelle haben. Zu den behandelten Modellen gehören unter anderem das autoregressive integrierte gleitende Durchschnittsmodell (ARIMA) und das Long Short-Term Memory (LSTM) Modell. Darüber hinaus wird die praktische Anwendung des K-Means Modells zur Aktienclusterung sowie Methoden zur Schätzung des Value at Risk behandelt. Das Buch schliesst mit einer Analyse der Leistung und des Risikos von Investitionsportfolios ab und vermittelt den Leserinnen und Lesern das nötige Wissen, um algorithmischen Handel zu verstehen und ML- sowie DL-Modelle zur Optimierung von Investitionsstrategien anzuwenden.
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Machine Learning for Brain Disorders, Fachbücher
Das Buch "Machine Learning for Brain Disorders" bietet eine umfassende und aktuelle Übersicht über die methodologischen und anwendungsbezogenen Aspekte des maschinellen Lernens (ML) im Kontext von Gehirnerkrankungen. Es ist in fünf Teile gegliedert, die sich mit den Grundlagen des maschinellen Lernens, den verschiedenen Datentypen zur Charakterisierung von Gehirnerkrankungen, den Kernmethoden des maschinellen Lernens, der Validierung und den Datensätzen sowie den Anwendungen von ML in neurologischen und psychiatrischen Störungen befassen. Die Kapitel sind detailliert und bieten wertvolle Ratschläge von Fachleuten, die für erfolgreiche Ergebnisse in der Forschung unerlässlich sind. Dieses Buch richtet sich sowohl an Forschende und Studierende, die neu in diesem Bereich sind, als auch an erfahrene Wissenschaftler, die ihr Wissen vertiefen möchten. Es ist ein nützliches Nachschlagewerk für Personen aus verschiedenen Disziplinen, darunter Ingenieure, Informatiker, Neurologen, Psychiater, Radiologen und Neurowissenschaftler.
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Applied Machine Learning for Health and Fitness, Fachbücher von Kevin AshleyDas Buch "Applied Machine Learning for Health and Fitness" von Kevin Ashley bietet eine umfassende Einführung in die Anwendung von maschinellem Lernen im Bereich Sport, Gesundheit und Fitness. Es richtet sich an Datenwissenschaftler, Praktiker des maschinellen Lernens und alle, die sich für die Anwendung von KI in diesen Bereichen interessieren. Mit praktischen Schritt-für-Schritt-Anleitungen, Python-Codebeispielen und Jupyter-Notebooks wird der Leser durch verschiedene Methoden des maschinellen Lernens geführt, einschliesslich überwachter, unbeaufsichtigter und fortschrittlicher Verstärkungslernmethoden. Die Kombination aus theoretischem Wissen und praktischen Anwendungen macht dieses Buch zu einem wertvollen Nachschlagewerk für alle, die die Möglichkeiten von KI im Sport und darüber hinaus erkunden möchten. Die anschaulichen Illustrationen und realen Beispiele fördern das Verständnis und die Umsetzung der Konzepte.69,54 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Implementing Machine Learning for Finance, Fachbücher von Tshepo Chris Nokeri"Implementing Machine Learning for Finance" ist ein Fachbuch, das sich mit der Integration von maschinellem Lernen (ML) und tiefem Lernen (DL) im Bereich des Finanzhandels beschäftigt, insbesondere im Hinblick auf das Investmentmanagement. Das Buch bietet systematische Ansätze zur Verwaltung von Investitionsportfolios, zur Risikoanalyse und zur Leistungsbewertung. Es behandelt prädiktive Analysen unter Verwendung von Datenwissenschaftsverfahren und führt in die Mustererkennung sowie die Prognose zukünftiger Preise ein, die Auswirkungen auf Zeitreihenanalyse-Modelle haben. Zu den behandelten Modellen gehören unter anderem das autoregressive integrierte gleitende Durchschnittsmodell (ARIMA) und das Long Short-Term Memory (LSTM) Modell. Darüber hinaus wird die praktische Anwendung des K-Means Modells zur Aktienclusterung sowie Methoden zur Schätzung des Value at Risk behandelt. Das Buch schliesst mit einer Analyse der Leistung und des Risikos von Investitionsportfolios ab und vermittelt den Leserinnen und Lesern das nötige Wissen, um algorithmischen Handel zu verstehen und ML- sowie DL-Modelle zur Optimierung von Investitionsstrategien anzuwenden.58,84 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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