This course aims at providing an introductory and broad overview of the field of ML with the focus on applications on Finance. Supervised Machine Learning methods are used in the capstone project to predict bank closures. Simultaneously, while this course can be taken as a separate course, it serves as a preview of topics that are covered in more details in subsequent modules of the specialization Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance.
Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance 專項課程New York University課程信息
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學生職業成果
50%
完成這些課程後已開始新的職業生涯
47%
通過此課程獲得實實在在的工作福利
可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始，按照自己的計劃學習。
可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
中級
完成時間大約為24 小時
英語（English）
字幕：法語（French）, 巴西葡萄牙語, 俄語（Russian）, 英語（English）, 西班牙語（Spanish）
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中級
完成時間大約為24 小時
英語（English）
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提供方
New York University
Tandon offers comprehensive courses in engineering, applied science and technology. Each course is rooted in a tradition of invention and entrepreneurship.
教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼
完成時間為 3 小時
Artificial Intelligence & Machine Learning
完成時間為 3 小時
11 個視頻 （總計 75 分鐘）, 3 個閱讀材料, 1 個測驗
11 個視頻
Welcome Note4分鐘
Specialization Objectives8分鐘
Specialization Prerequisites7分鐘
Artificial Intelligence and Machine Learning, Part I6分鐘
Artificial Intelligence and Machine Learning, Part II7分鐘
Machine Learning as a Foundation of Artificial Intelligence, Part I5分鐘
Machine Learning as a Foundation of Artificial Intelligence, Part II7分鐘
Machine Learning as a Foundation of Artificial Intelligence, Part III7分鐘
Machine Learning in Finance vs Machine Learning in Tech, Part I6分鐘
Machine Learning in Finance vs Machine Learning in Tech, Part II6分鐘
Machine Learning in Finance vs Machine Learning in Tech, Part III8分鐘
3 個閱讀材料
The Business of Artificial Intelligence30分鐘
How AI and Automation Will Shape Finance in the Future30分鐘
A. Geron, “Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow”, Chapter 130分鐘
1 個練習
Module 1 Quiz30分鐘
完成時間為 6 小時
Mathematical Foundations of Machine Learning
完成時間為 6 小時
6 個視頻 （總計 45 分鐘）, 3 個閱讀材料, 2 個測驗
6 個視頻
The No Free Lunch Theorem7分鐘
Overfitting and Model Capacity8分鐘
Linear Regression7分鐘
Regularization, Validation Set, and Hyper-parameters10分鐘
Overview of the Supervised Machine Learning in Finance3分鐘
3 個閱讀材料
I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville, “Deep Learning”, Chapters 4.5, 5.1, 5.2, 5.3, 5.41小時
Leo Breiman, “Statistical Modeling: The Two Cultures”1小時
Jupyter Notebook FAQ10分鐘
1 個練習
Module 2 Quiz15分鐘
完成時間為 6 小時
Introduction to Supervised Learning
完成時間為 6 小時
7 個視頻 （總計 75 分鐘）, 4 個閱讀材料, 2 個測驗
7 個視頻
A First Demo of TensorFlow11分鐘
Linear Regression in TensorFlow10分鐘
Neural Networks11分鐘
Gradient Descent Optimization10分鐘
Gradient Descent for Neural Networks12分鐘
Stochastic Gradient Descent8分鐘
4 個閱讀材料
A.Geron, “Hands-On ML”, Chapter 9, Chapter 4 (Gradient Descent)1小時
E. Fama and K. French, “Size and Book-to-Market Factors in Earnings and Returns”, Journal of Finance, vol. 50, no. 1 (1995), pp. 131-155.15分鐘
J. Piotroski, “Value Investing: The Use of Historical Financial Statement Information to Separate Winners from Losers”, Journal of Accounting Research, Vol. 38, Supplement: Studies on Accounting Information and the Economics of the Firm (2000), pp. 1-4115分鐘
Jupyter Notebook FAQ10分鐘
1 個練習
Module 3 Quiz15分鐘
完成時間為 10 小時
Supervised Learning in Finance
完成時間為 10 小時
9 個視頻 （總計 66 分鐘）, 4 個閱讀材料, 3 個測驗
9 個視頻
Fundamental Analysis7分鐘
Machine Learning as Model Estimation8分鐘
Maximum Likelihood Estimation10分鐘
Probabilistic Classification Models6分鐘
Logistic Regression for Modeling Bank Failures, Part I8分鐘
Logistic Regression for Modeling Bank Failures, Part II5分鐘
Logistic Regression for Modeling Bank Failures, Part III8分鐘
Supervised Learning: Conclusion2分鐘
4 個閱讀材料
C. Bishop, “Pattern Recognition and Machine Learning”, Chapters 4.1, 4.2, 4.31小時
A. Geron, “Hands-On ML”, Chapters 3, Chapter 4 (Logistic Regression)1小時
Jupyter Notebook FAQ10分鐘
Jupyter Notebook FAQ10分鐘
1 個練習
Module 4 Quiz21分鐘
審閱
來自GUIDED TOUR OF MACHINE LEARNING IN FINANCE的熱門評論
由 KD 提供2019年8月23日
Introduction of ML for Financial application with combination of Scikit learn, Statsmodels and Tensorflow with neuralnets made this class very interesting. Learned and Enjoyed lot.
由 VB 提供2018年8月25日
More or less this course is good and interesting. However, homework assignments were awful. It's unclear and it's very hard to understand what is asked and how it would be graded.
由 MS 提供2018年12月31日
Despite all the problems with the assignments and the grader this course provides really good overview ML tools and their application to finance. It's definitely worth the effort
由 XZ 提供2018年7月31日
The course content is a mix of theory and practical stuff. One star off is due to the poor quality of programming assignment, i.e., unclear instructions and explanations.
關於 Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance 專項課程
The main goal of this specialization is to provide the knowledge and practical skills necessary to develop a strong foundation on core paradigms and algorithms of machine learning (ML), with a particular focus on applications of ML to various practical problems in Finance.
常見問題
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是的，Coursera 可以为无法承担费用的学生提供助学金。通过点击左侧“注册”按钮下的“助学金”链接可以申请助学金。您可以根据屏幕提示完成申请，申请获批后会收到通知。您需要针对专项课程中的每一门课程完成上述步骤，包括毕业项目。了解更多。
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此课程不提供大学学分，但部分大学可能会选择接受课程证书作为学分。查看您的合作院校，了解详情。Coursera 上的在线学位和 Mastertrack™ 证书提供获得大学学分的机会。
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