Bize Ulaşın

Eğitim İçeriği

Finans Sektöründe Makine Öğrenimine Giriş

  • Finans sektöründe yapay zeka ve makine öğreniminin genel bakışı
  • Makine öğrenimi türleri (gözetimli, gözetimsiz, pekiştirmeli öğrenme)
  • Dolandırıcılık tespiti, kredi puanlaması ve risk modelleme vaka çalışmaları

Python ve Veri İşleme Temelleri

  • Veri manipülasyonu ve analizi için Python kullanımı
  • Pandas ve NumPy ile finansal veri setlerinin keşfi
  • Matplotlib ve Seaborn ile veri görselleştirme

Finansal Tahmin İçin Gözetimli Öğrenme

  • Doğrusal ve lojistik regresyon
  • Karar ağaçları ve rastgele ormanlar
  • Model performansının değerlendirilmesi (doğruluk, hassasiyet, tamamlanma, AUC)

Gözetimsiz Öğrenme ve Anomali Tespiti

  • Kümeleme teknikleri (K-means, DBSCAN)
  • Başlıkların Analizi (PCA)
  • Dolandırıcılığı önlemek için aykırı değer tespiti

Kredi Puanlaması ve Risk Modellemesi

  • Lojistik regresyon ve ağaç tabanlı algoritmalar kullanarak kredi puanlama modellerinin oluşturulması
  • Risk uygulamalarında dengesiz veri setlerinin yönetimi
  • Finansal karar vermede model yorumlanabilirliği ve tarafsızlık

Makine Öğrenimi ile Dolandırıcılık Tespiti

  • Yaygın finansal dolandırıcılık türleri
  • Anomali tespiti için sınıflandırma algoritmalarının kullanımı
  • Gerçek zamanlı puanlama ve dağıtım stratejileri

Finansal Yapay Zekada Model Dağıtımı ve Etik

  • Python, Flask veya bulut platformlarıyla modellerin dağıtılması
  • Etik hususlar ve düzenleyici uyumluluk (örn., GDPR, açıklanabilirlik)
  • Üretim ortamlarında modellerin izlenmesi ve yeniden eğitilmesi

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Temel istatistik ve finans kavramlarına hakimiyet
  • Excel veya diğer veri analiz araçları deneyimi
  • Temel programlama bilgisi (tercihen Python)

Hedef Kitle

  • Finansal analistler
  • Aktüerler
  • Risk memurları
 21 Saatler

Katılımcı Sayısı


Katılımcı başına fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (5)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler