Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Úvod do strojového učení ve finančnictví
- Přehled běžných využití strojového učení ve financích
- Výhody a výzvy spojené se strojovým učením v regulovaných odvětvích
- Přehled ekosystému Azure Databricks
Příprava finančních dat pro strojové učení
- Načítání dat z Azure Data Lake či databází
- Čištění dat, tvorba charakteristik a jejich transformace
- Průzkumná analýza dat (EDA) v pracovních sešitech
Trénování a hodnocení modelů strojového učení
- Rozdělování dat a volba vhodných algoritmů pro strojové učení
- Trénování regresních i klasifikačních modelů
- Hodnocení výkonnosti modelů pomocí finančně relevantních metrik
Správa modelů s využitím MLflow
- Sledování experimentů, parametrů a měření výsledků
- Ukládání, registrace a verzování modelů
- Zajištění reprodukovatelnosti a možnost porovnávání výsledků jednotlivých modelů
Nasazování a servírování modelů strojového učení
- Balení modelů pro dávkové či reálně časové vyhodnocování
- Poskytování modelů prostřednictvím REST rozhraní API nebo koncových bodů Azure ML
- Integrace výsledků predikcí do finančních řídicích panelů či upozornění
Monitorování a periodické přetrénovávání modelů
- Plánování pravidelného přetrénování modelů na základě nových dat
- Sledování změn v datech a jejich vlivu na přesnost modelů
- Automatizace celého procesního řetězce pomocí nástroje Databricks Jobs
Praktická ukázka: Hodnocení finančního rizika
- Vytvoření modelu určeného k odhadu rizika u žádostí o úvěry či půjčky
- Vysvětlování výsledků predikcí za účelem transparentnosti a souladu s předpisy
- Nasazení a testování modelu v kontrolovaném prostředí
Závěr a další kroky
Požadavky
- Základní znalosti konceptů strojového učení
- Praxe s programovacím jazykem Python a analýzou dat
- Seznámenost s finančními datovými sadami či reportingy
Cílové skupiny
- Datoví vědci a inženýři strojového učení pracující ve finančním sektoru
- Datoví analytici přecházející na pozice specializované na strojové učení
- Technologičtí specialisté implementující prediktivní řešení v oblasti financí
7 Hodiny