Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do uczenia maszynowego w usługach finansowych
- Przegląd typowych przypadków użycia ML w finansach
- Korzyści i wyzwania związane z ML w regulowanych branżach
- Przegląd ekosystemu Azure Databricks
Przygotowanie danych finansowych do uczenia maszynowego
- Pozyskiwanie danych z Azure Data Lake lub baz danych
- Czyszczenie danych, inżynieria cech i transformacja
- Eksploracyjna analiza danych (EDA) w notebookach
Trenowanie i ocena modeli uczenia maszynowego
- Podział danych i wybór algorytmów ML
- Trenowanie modeli regresji i klasyfikacji
- Ocena wydajności modeli za pomocą metryk finansowych
Zarządzanie modelami za pomocą MLflow
- Śledzenie eksperymentów z parametrami i metrykami
- Zapisywanie, rejestrowanie i wersjonowanie modeli
- Powtarzalność i porównywanie wyników modeli
Wdrażanie i udostępnianie modeli ML
- Pakowanie modeli do wnioskowania wsadowego lub w czasie rzeczywistym
- Udostępnianie modeli poprzez interfejsy REST API lub punkty końcowe Azure ML
- Integracja prognoz z dashboardami finansowymi lub alertami
Monitorowanie i potoki ponownego trenowania
- Planowanie okresowego ponownego trenowania modeli z nowymi danymi
- Monitorowanie dryfu danych i dokładności modeli
- Automatyzacja kompleksowych przepływów pracy za pomocą Databricks Jobs
Przykład zastosowania: Ocena ryzyka finansowego
- Budowanie modelu oceny ryzyka dla wniosków kredytowych
- Wyjaśnianie prognoz dla przejrzystości i zgodności
- Wdrażanie i testowanie modelu w kontrolowanym środowisku
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Zrozumienie podstawowych koncepcji uczenia maszynowego
- Doświadczenie w pracy z Pythonem i analizą danych
- Znajomość zbiorów danych finansowych lub raportowania
Grupa docelowa
- Analitycy danych i inżynierowie ML w sektorze finansowym
- Analitycy danych przechodzący do ról związanych z ML
- Profesjonaliści technologiczni wdrażający rozwiązania predykcyjne w finansach
7 godzin
