Explore la formation, l'optimisation et les considérations environnementales des réseaux neuronaux, avec des informations sur les clusters PCA et K-means.
Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.
Explore les fondamentaux de l'apprentissage profond, y compris la classification de l'image, les principes de travail du réseau neuronal et les défis de l'apprentissage automatique.
Couvre les faits stylisés du rendement des actifs, des statistiques sommaires, des tests de la normalité, des placettes Q-Q et des hypothèses de marché efficaces.
Explore l'optimisation des réseaux neuronaux, y compris la rétropropagation, la normalisation des lots, l'initialisation du poids et les stratégies de recherche d'hyperparamètres.
Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.
