LearnFlat · Handel, Inwestowanie i Pieniądze · Handel Algorytmiczny i Ilościowy

Machine Learning w Handlu

Zastosuj modele uczenia maszynowego, w tym regresję, klasyfikację i uczenie ze wzmocnieniem, aby przewidywać ruchy rynkowe i generować sygnały handlowe.

Machine Learning w Handlu

Śledzenie szkolenia modelu w notebookach Jupyter z MLflow

Stosowane uczenie maszynowe z Pythonem: praktyczne wprowadzenie

Sieci neuronowe dla danych tabelarycznych i prognozowania cen samochodów

Python dla analizy ryzyka kredytowego i prognozowania niewypłacalności

Przygotowanie danych do uczenia maszynowego w Pythonie

Debugowanie kodu uczenia maszynowego: diagnozowanie, śledzenie i naprawianie potoków ML

Ocena i analiza wydajności modelu uczenia maszynowego

Python Machine Learning: Analizuj dane i stosuj modele

Statystyczne uczenie maszynowe z Pythonem

Octave Machine Learning: Zastosuj, analizuj i twórz modele

Matrix Calculus dla nauki o danych i uczenia maszynowego

Praktyczne uczenie maszynowe Pythona na przykładzie

Prognozowanie cen domów z Pythonem i regresją liniową

Analiza danych i uczenie maszynowe z Octave

Implementacja algorytmów uczenia maszynowego z Pythonem

Kompleksowa inżynieria uczenia maszynowego z PyTorch

Praktyczne projekty uczenia maszynowego w Pythonie: od teorii do kodu

Praktyczne uczenie maszynowe Pythona dla początkujących