Apprentissage automatique: Techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé

Cette séance de cours présente les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur les techniques d'apprentissage supervisées et non supervisées. Il commence par un aperçu de l’apprentissage supervisé, expliquant comment les algorithmes apprennent à partir des données de formation pour prédire les résultats. L'instructeur discute de l'importance de la régression et de la classification, en fournissant des exemples de chacune. Une étude de cas illustre l’application de l’apprentissage supervisé à la mesure de la séquestration du carbone à l’aide d’images satellites et de modèles d’apprentissage profond. La séance de cours passe ensuite à l’apprentissage non supervisé, soulignant son rôle dans le regroupement et la réduction de la dimensionnalité. L'instructeur explique comment l'apprentissage non supervisé peut aider à identifier des modèles dans de grands ensembles de données sans étiquettes prédéfinies. L'apprentissage par renforcement est brièvement introduit, en mettant l'accent sur son application dans le trading algorithmique. La séance de cours se termine par une discussion sur la pertinence de l'apprentissage automatique en finance, en particulier dans les prévisions et l'évaluation des risques, et les défis posés par la qualité des données et les biais. Dans l'ensemble, la séance de cours fournit un aperçu complet des techniques d'apprentissage automatique et de leurs applications pratiques dans divers domaines.