Маркое Лопез де Прадо делится тем, что обычно скрывают, — самыми прибыльными алгоритмами машинного обучения, которые он использовал на протяжении двух десятилетий, чтобы управлять большими пулами средств самых требовательных инвесторов.
.Машинное обучение меняет практически каждый аспект нашей жизни, алгоритмы МО выполняют задачи, которые до недавнего времени доверяли только проверенным экспертам. В ближайшем будущем машинное обучение будет доминировать в финансах, гадание на кофейной гуще уйдет в прошлое, а инвестиции перестанут быть синонимом азартных игр.
.Воспользуйтесь шансом поучаствовать в «машинной революции», для этого достаточно познакомиться с первой книгой, в которой приведен пол
Машинное обучение: алгоритмы для бизнеса
Купили 64 человека
Описание и характеристики
- Тип обложки Мягкий переплёт
- Кол-во стр. 432
- Вес 550 г
- Год издания 2019
- Издательство Питер
- Серия IT для бизнеса
- Автор Маркос Лопез де Прадо
- Переводчик Логунов А., Панин М.
- Тип бумаги Офсет
- Размер 2x16.5x23.3
- ID товара 2727698
- ISBN 978-5-4461-1154-1
- Возрастное ограничение 16+
Отзывы
Книга "Машинное обучение: алгоритмы для бизнеса. Маркос Лопез де Прадо" позволяет, по моему мнению, расширить возможности работы в данной сфере деятельности, усилив возможность управления финансами, с целью просчёта алгоритмически более выгодных сделок !
Таким образом, автор позаботился, чтобы умело совместить возможности IT-технологий с миром финансов.
В книге материал изложен достаточно подробно, что позволяет как понять наиболее сложные темы, собственно, самого программирования, так и применять их реально, на практике.
В данной книге достаточно много полезной информации, которая разбита на множество разделов, что даёт возможность изучить каждую тему максимально подробно.
Таким образом, автор позаботился, чтобы умело совместить возможности IT-технологий с миром финансов.
В книге материал изложен достаточно подробно, что позволяет как понять наиболее сложные темы, собственно, самого программирования, так и применять их реально, на практике.
В данной книге достаточно много полезной информации, которая разбита на множество разделов, что даёт возможность изучить каждую тему максимально подробно.
Плюсы
- отличный дизайн;
- хороший авторский подход к обозначенной тематике.
- хороший авторский подход к обозначенной тематике.
Минусы
- нет, по моему мнению.
книга носит обзорный характер и освещает актуальные вопросы применения машинного обучения на практике, отсутсвуют излишние философствования или теоретизация, практические кейсы рассмотрены по существу. Чтение интересно и увлекательно. Главное держать в памяти исходные цели и задачи.
Хорошая полиграфия, плотная бумага , приятный шрифт.
Хорошая полиграфия, плотная бумага , приятный шрифт.
Плюсы
в меру насыщенная содержательная часть
Минусы
не нашел по существу