Telegram Group & Telegram Channel
یادگیری ماشین (Machine learning ) و کاربرد آن در مالی و اقتصاد
ماشین لرنینگ یا همان یادگیری ماشین یکی از کاربردهای هوش مصنوعی (AI) است که سیستم ها را قادر می سازد به طور خودکار و از طریق تجربه و بدون برنامه ریزی، یاد بگیرند و خود را بهبود دهند. تمرکز این تکنولوژی بر توسعه برنامه های کامپیوتری می باشد که به داده ها دسترسی دارند و می توانند از این داده ها استفاده کرده تا خودشان یاد بگیرند.
یادگیری ماشین ارتباط نزدیکی با آمار محاسباتی دارد (و اغلب با آن هم پوشانی دارد)، تمرکز این شاخه نیز پیش بینی کردن توسط رایانه است و پیوند محمکی با بهینه سازی ریاضی دارد، که آن هم روش ها، تئوری ها و کاربردهایی را وارد میدان می کند. یادگیری ماشین گاهی اوقات با داده کاوی ادغام می شود. در واقع یکی از شروط یادگیری صحیح، داشتن اطلاعات و استفاده بهینه از آنهاست.
یادگیری ماشین دارای کاربردهای فزاینده‌ای در خودکارسازی تصمیم‌گیری‌های مالی بوده و هست، طوری که هم‌اکنون از ماشین‌ها و روبات‌ها برای ارزیابی اعتبارپذیری مشتریان بانک‌ها یا اعتمادپذیری بیمه‌گذاران در صنعت بیمه استفاده می‌شود. در حال حاضر هوش مصنوعی این امکان را برای مؤسسات و سازمان‌ها فراهم آورده است تا با پردازش حجم عظیمی از اطلاعات و داده‌ها در کوتاه‌ترین زمان و بالاترین دقت ممکن بهترین و دقیق‌ترین تصویر ممکن از وضعیت مشتریان و شرکای بالقوه را تهیه و قدرت تصمیم‌گیری فوق‌العاده‌ای را به صاحبان صنایع یا مدیران شرکت‌ها اعطا کنند و به طور مثال الگوهای غیرعادی معاملات مالی را با هدف احتمال‌سنجی اختلاس و کلاه‌برداری کنترل نمایند.
یکی از راهکارهای ایجاد معاملات الگورتیمی خوب، استفاده از یادگیری ماشین برای بهبود استراتژی های سرمایه گذاری است.
در پست های آتی به طور مفصل به مبحث یادگیری ماشین ، داده کاوی و معاملات الگوریتمی خواهیم پرداخت.
با ما همراه باشید.

#یادگیری_ماشین
#آموزش_پایتون


پایتون برای مالی در تلگرام https://www.tg-me.com/ye/Python4Finance/com.python4finance

پایتون برای مالی در بله https://ble.im/ye/Python4Finance/com.python4finance



tg-me.com/python4finance/39
Create:
Last Update:

یادگیری ماشین (Machine learning ) و کاربرد آن در مالی و اقتصاد
ماشین لرنینگ یا همان یادگیری ماشین یکی از کاربردهای هوش مصنوعی (AI) است که سیستم ها را قادر می سازد به طور خودکار و از طریق تجربه و بدون برنامه ریزی، یاد بگیرند و خود را بهبود دهند. تمرکز این تکنولوژی بر توسعه برنامه های کامپیوتری می باشد که به داده ها دسترسی دارند و می توانند از این داده ها استفاده کرده تا خودشان یاد بگیرند.
یادگیری ماشین ارتباط نزدیکی با آمار محاسباتی دارد (و اغلب با آن هم پوشانی دارد)، تمرکز این شاخه نیز پیش بینی کردن توسط رایانه است و پیوند محمکی با بهینه سازی ریاضی دارد، که آن هم روش ها، تئوری ها و کاربردهایی را وارد میدان می کند. یادگیری ماشین گاهی اوقات با داده کاوی ادغام می شود. در واقع یکی از شروط یادگیری صحیح، داشتن اطلاعات و استفاده بهینه از آنهاست.
یادگیری ماشین دارای کاربردهای فزاینده‌ای در خودکارسازی تصمیم‌گیری‌های مالی بوده و هست، طوری که هم‌اکنون از ماشین‌ها و روبات‌ها برای ارزیابی اعتبارپذیری مشتریان بانک‌ها یا اعتمادپذیری بیمه‌گذاران در صنعت بیمه استفاده می‌شود. در حال حاضر هوش مصنوعی این امکان را برای مؤسسات و سازمان‌ها فراهم آورده است تا با پردازش حجم عظیمی از اطلاعات و داده‌ها در کوتاه‌ترین زمان و بالاترین دقت ممکن بهترین و دقیق‌ترین تصویر ممکن از وضعیت مشتریان و شرکای بالقوه را تهیه و قدرت تصمیم‌گیری فوق‌العاده‌ای را به صاحبان صنایع یا مدیران شرکت‌ها اعطا کنند و به طور مثال الگوهای غیرعادی معاملات مالی را با هدف احتمال‌سنجی اختلاس و کلاه‌برداری کنترل نمایند.
یکی از راهکارهای ایجاد معاملات الگورتیمی خوب، استفاده از یادگیری ماشین برای بهبود استراتژی های سرمایه گذاری است.
در پست های آتی به طور مفصل به مبحث یادگیری ماشین ، داده کاوی و معاملات الگوریتمی خواهیم پرداخت.
با ما همراه باشید.

#یادگیری_ماشین
#آموزش_پایتون


پایتون برای مالی در تلگرام https://www.tg-me.com/ye/Python4Finance/com.python4finance

پایتون برای مالی در بله https://ble.im/ye/Python4Finance/com.python4finance

BY Python4Finance


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/python4finance/39

View MORE
Open in Telegram


Python4Finance Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

The messaging service and social-media platform owes creditors roughly $700 million by the end of April, according to people briefed on the company’s plans and loan documents viewed by The Wall Street Journal. At the same time, Telegram Group Inc. must cover rising equipment and bandwidth expenses because of its rapid growth, despite going years without attempting to generate revenue.

The global forecast for the Asian markets is murky following recent volatility, with crude oil prices providing support in what has been an otherwise tough month. The European markets were down and the U.S. bourses were mixed and flat and the Asian markets figure to split the difference.The TSE finished modestly lower on Friday following losses from the financial shares and property stocks.For the day, the index sank 15.09 points or 0.49 percent to finish at 3,061.35 after trading between 3,057.84 and 3,089.78. Volume was 1.39 billion shares worth 1.30 billion Singapore dollars. There were 285 decliners and 184 gainers.

Python4Finance from ye


Telegram Python4Finance
FROM USA