Descripción
Hay varias razones por las que el aprendizaje automático probabilístico representa la próxima generación de marcos y tecnología de aprendizaje automático para las finanzas y la inversión. Este conjunto generativo aprende continuamente de conjuntos de datos financieros pequeños y ruidosos, al tiempo que permite sin problemas la inferencia probabilística, la retrognosis, la predicción y el razonamiento contrafactual. El ML probabilístico también le permite codificar sistemáticamente el conocimiento personal, empírico e institucional en los modelos de ML.
Ya estén basados en teorías académicas o en estrategias de ML, todos los modelos financieros están sujetos a errores de modelado que pueden mitigarse, pero no eliminarse. Los sistemas de ML probabilístico tratan las incertidumbres y los errores de los sistemas financieros y de inversión como características, no como errores. Y cuantifican la incertidumbre generada por entradas y salidas inexactas como distribuciones de probabilidad, no como estimaciones puntuales. Esto da lugar a inferencias y predicciones financieras realistas que son útiles para la toma de decisiones y la gestión de riesgos.
A diferencia de la IA convencional, estos sistemas son capaces de advertirnos cuando sus inferencias y predicciones ya no son útiles en el entorno actual del mercado. Al alejarse de metodologías estadísticas defectuosas y de una visión convencional restrictiva de la probabilidad como frecuencia limitante, se moverá hacia una visión intuitiva de la probabilidad como lógica dentro de un marco estadístico axiomático que cuantifica la incertidumbre de forma integral y exitosa. Este libro le muestra cómo.
Autor: Deepak K. Kanungo
Editorial: O'Reilly Media
Publicado: 19/09/2023
Páginas: 264
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0,95 libras
Tamaño: 9,10h x 6,90w x 0,70d
ISBN13: 9781492097679
ISBN10: 1492097675
Categorías BISAC:
- Informática | Ciencia de datos | Aprendizaje automático
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