Introduzione al Machine Learning e applicazioni in finanza
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In questa settimana si gettano le fondamenta del corso, introducendo i concetti chiave del machine learning. Vengono presentate le principali tipologie di apprendimento, come quello supervisionato e non supervisionato, e si definiscono i compiti (task) che un modello di machine learning può svolgere.
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Il focus si sposta sull'approccio supervisionato. Questa settimana è dedicata all'analisi di due tecniche fondamentali: la classificazione e la regressione, illustrando come vengono utilizzate per creare modelli predittivi.
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Questa settimana esplora le diverse applicazioni pratiche del machine learning nel mondo della finanza. Si analizza come queste tecniche vengono usate per la previsione dei mercati finanziari e la stima della volatilità .
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L'ultima settimana si concentra sull'impiego del machine learning in due ambiti strategici: la gestione patrimoniale e quella del rischio. Si approfondisce come gli algoritmi supportano l'ottimizzazione di portafoglio e la gestione del rischio , prestando attenzione anche alle implicazioni etiche e normative.
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