Eğitim İçeriği

Finans Hizmetlerinde ML'ye Giriş

  • Yaygın finansal ML kullanım senaryolarının genel bakışı
  • Düzenlenmiş sektörlerde ML'nin avantajları ve zorlukları
  • Azure Databricks ekosistemine genel bakış

ML için Finansal Verilerin Hazırlanması

  • Azure Data Lake veya veritabanlarından veri alımı
  • Veri temizleme, özellik mühendisliği ve dönüşüm
  • Not defterlerinde keşfedici veri analizi (EDA)

ML Modellerinin Eğitilmesi ve Değerlendirilmesi

  • Verilerin bölünmesi ve ML algoritmalarının seçilmesi
  • Regresyon ve sınıflandırma modellerinin eğitilmesi
  • Finansal metriklerle model performansının değerlendirilmesi

MLflow ile Model Yönetimi

  • Parametreler ve metriklerle deneyleri izlemek
  • Modellerin kaydedilmesi, kaydolması ve sürümü verilmesi
  • Model sonuçlarının tekrarlanabilirliği ve karşılaştırılması

ML Modellerinin Dağıtılması ve Hizmete Koyulması

  • Toplu veya gerçek zamanlı çıkarım için modellerin paketlenmesi
  • REST API'ler veya Azure ML uç noktaları üzerinden modellerin hizmete sunulması
  • Tahminlerin finans panolarına veya uyarılarla entegre edilmesi

Modellerin İzlenmesi ve Tekrar Eğitilmesi

  • Yeni verilerle periyodik model tekrar eğitiminin zamanlanması
  • Veri sapması ve model doğruluğunun izlenmesi
  • Databricks Jobs ile uçtan uca iş akışlarının otomasyonu

Kullanım Senaryosu Gezintisi: Finansal Risk Puanlama

  • Kredi başvuruları veya kredi talepleri için risk puanlama modelinin oluşturulması
  • Şeffaflık ve uyumluluk için tahminlerin açıklanması
  • Kontrollü bir ortamda modelin dağıtılması ve test edilmesi

  • Özet ve Son Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Temel makine öğrenimi kavramlarına genel bir anlayış
  • Python ve veri analizi deneyimleri
  • Finansal veri kümelerine veya raporlamaya aşinalık

Hedef Kitle

  • Finans hizmetlerinde veri bilimciler ve ML mühendisleri
  • ML rollerine geçiş yapan veri analistleri
  • Finansal tahmin çözümleri uygulayan teknoloji profesyonelleri
 7 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler