Explore les avantages prouvables d'une surparamétrie dans la compression des modèles, en mettant l'accent sur l'efficacité des réseaux neuronaux profonds et sur l'importance du recyclage pour améliorer les performances.
Couvre les principes fondamentaux de la gestion des risques financiers, y compris les types de risques, les développements historiques, les événements réglementaires et les défis de la gestion quantitative des risques.
Discute de l'application du théorème principal à la régression des moindres carrés dans une RKHS, en se concentrant sur LR de la borne de Rademacher et la constante de Lipschitz.
Couvre la construction de portefeuilles sous risques climatiques, explorant les paramètres métriques, l'exposition au carbone, la décarbonisation et les mesures du marché.
Discute des arbres de décision et des forêts aléatoires, en se concentrant sur leur structure, leur optimisation et leur application dans les tâches de régression et de classification.
Examiner les stratégies d'évaluation des risques, d'équivalence de certitude et de diversification afin de réduire les risques dans les processus décisionnels.
