Plan du cours
Introduction à l’apprentissage automatique dans les services financiers
- Aperçu de l’IA et de l’apprentissage automatique dans le secteur financier
- Types d’apprentissage automatique (supervisé, non supervisé, apprentissage par renforcement)
- Études de cas sur la détection de la fraude, l’évaluation du crédit et la modélisation des risques
Bases de Python et de la gestion des données
- Utilisation de Python pour la manipulation et l’analyse de données
- Exploration d’ensembles de données financières avec Pandas et NumPy
- Visualisation de données à l’aide de Matplotlib et Seaborn
Apprentissage supervisé pour la prédiction financière
- Régression linéaire et logistique
- Arbres de décision et forêts aléatoires
- Évaluation des performances des modèles (exactitude, précision, rappel, AUC)
Apprentissage non supervisé et détection d’anomalies
- Techniques de regroupement (K-moyennes, DBSCAN)
- Analyse en composantes principales (ACP)
- Détection des valeurs aberrantes pour la prévention de la fraude
Évaluation du crédit et modélisation des risques
- Construction de modèles d’évaluation du crédit à l’aide de la régression logistique et des algorithmes basés sur les arbres
- Gestion des ensembles de données déséquilibrés dans les applications de risque
- Interprétabilité des modèles et équité dans la prise de décision financière
Détection de la fraude par apprentissage automatique
- Types courants de fraude financière
- Utilisation d’algorithmes de classification pour la détection d’anomalies
- Évaluation en temps réel et stratégies de déploiement
Déploiement des modèles et éthique de l’IA financière
- Déploiement de modèles avec Python, Flask ou des plateformes cloud
- Considérations éthiques et conformité réglementaire (p. ex., RGPD, explicabilité)
- Surveillance et réentraînement des modèles dans des environnements de production
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des statistiques de base et des concepts financiers
- Une expérience avec Excel ou d’autres outils d’analyse de données
- Des connaissances de base en programmation (de préférence en Python)
Public visé
- Analystes financiers
- Actuaires
- Responsables des risques
Nos clients témoignent (5)
Applications/exercices possibles
Estelle De la Fouchardiere - Advanced Bionics AG
Formation - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Traduction automatique
J'ai vraiment apprécié de voir comment l'utilisation de cet outil peut réellement améliorer et automatiser le travail. J'ai également beaucoup aimé la partie initiale où nous avons été aidés à éliminer nos préjugés envers l'intelligence artificielle. Les exemples sont merveilleux.
chiara di egidio - Advanced Bionics AG
Formation - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Traduction automatique
I liked to get knowledge about new possibilities
Maciej Karolczak - Advanced Bionics AG
Formation - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Traduction automatique
I like the examples, so we have an idea of what is possible
Deborah Highes
Formation - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Traduction automatique
cela m'a ouvert l'esprit à de nouveaux outils qui peuvent m'aider à créer des automatisations
Alessandra Parpajola - Advanced Bionics AG
Formation - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Traduction automatique
