Название: AI Powered Financial Analysis: Harnessing Artificial Intelligence for Financial Analysis and Market Insights with Python
Автор: Hayden Van Der Post
Издательство: Reactive Publishing
Год: 2024
Страниц: 418
Язык: английский
Формат: pdf, azw3, epub, mobi
Размер: 10.1 MB

Unlock the Future of Finance with AI! Step into the cutting-edge world of Artificial Intelligence (AI) and take your investment strategies to the next level with Artificial Intelligence. Are you an avid market player who mastered the basics and now craves more sophisticated techniques? In this compelling guide, you'll delve deep into AI's transformative potential within the realm of finance. From crafting advanced predictive models to uncovering hidden patterns in big data, this book empowers you to harness AI's immense capabilities, no matter your starting point. Discover insider secrets used by industry-leading analysts as you explore real-world applications, case studies, and practical methodologies. Unleash AI-driven algorithms that elevate your market insights, accelerating your journey from an enthusiast to a frontrunner in financial forecasting and decision-making. Languages like Python, with libraries such as Pandas and NumPy, and platforms like QuantConnect and Algorithmic Trading Software (ATS), have become essential in designing, backtesting, and deploying these trading algorithms. Whether you're enhancing your portfolio strategies or driving innovation in financial services, "AI Powered" demystifies the complexities of Artificial Intelligence, presenting them in a user-friendly format enriched with expert tips. Equip yourself with the tools to achieve unprecedented accuracy, agility, and success in the rapidly evolving financial landscape. This book is designed for financial professionals, data scientists, and anyone keen on navigating the promising yet complex waters of AI in finance. Whether you’re a seasoned analyst, a portfolio manager, or a curious newcomer, our goal is to arm you with the knowledge, tools, and insights necessary to leverage AI to its fullest potential.

Название: R-ticulate: A Beginner's Guide to Data Analysis for Natural Scientists
Автор: Martin Bader, Sebastian Leuzinger
Издательство: Wiley
Год: 2024
Страниц: 224
Язык: английский
Формат: epub
Размер: 28.2 MB

An accessible learning resource that develops data analysis skills for natural science students in an efficient style using the R programming language. R-ticulate: A Beginner’s Guide to Data Analysis for Natural Scientists is a compact, example-based, and user-friendly statistics textbook without unnecessary frills, but instead filled with engaging, relatable examples, practical tips, online exercises, resources, and references to extensions, all on a level that follows contemporary curricula taught in large parts of the world. The content structure is unique in the sense that statistical skills are introduced at the same time as software (programming) skills in R. This is by far the best way of teaching from the authors’ experience. Our aim was to produce a surmountable, paced, 12‐chapter text which suits the typical 12 week (1 semester) layout of many undergraduate courses. Just like in our classroom teaching, we use easy‐to‐understand language to explain key concepts and strive to strike a balance between the practical application of statistical models and a conceptual understanding of the theoretical foundations. The content of the chapters can be used selectively, and we deliberately go deeper where we deem detail is useful.We demonstrate the use of base R as well as that of more recent developments (Tidyverse) as we firmly believe that both have their place, and taking the best of both worlds makes most sense. Exercises and datasets are available online to save space and keep the volume of the text ‘light’, particularly for those who prefer to work with a hard copy. We hope this text will help you to R-ticulate yourself well in a data-driven world where statistical analysis and modelling skills are ever more important and in high demand with employers, far beyond the natural sciences.

Название: Python для непрограммистов. Самоучитель в примерах
Автор: Коглиати Д.
Издательство: аст
Год: 2024
Формат: PDF
Страниц: 98
Размер: 6 Mb
Язык: Русский

Эта книга в кратчайшие сроки поможет на базовом уровне освоить Python — идеальный для новичка, доступный и понятный язык программирования, позволяющий легко создавать интересные и креативные приложения.

Название: Вероятностное машинное обучение. Дополнительные темы: основания, вывод
Автор: Мэрфи К. П.
Издательство: дмк
Год: 2024
Формат: PDF
Страниц: 772
Размер: 102 Mb
Язык: Русский

Дополняя ранее изданную книгу «Вероятностное машинное обучение. Введение», этот классический труд знакомит читателя с деталями самых актуальных теорий и методов машинного обучения, включая глубокие порождающие модели, графовые модели, байесовский вывод, обучение с подкреплением и причинность. Глубокое обучение излагается в контексте более широкого статистического контекста, а подходы к глубокому обучению унифицированы с подходами к вероятностному моделированию и выводу.

Название: Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров
Автор: Просиз Джеф
Издательство: bhv
Год: 2024
Формат: PDF
Страниц: 434
Размер: 76 Mb
Язык: Русский

Книга рассказывает о применении искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнесе и инженерной практике. Подробно описаны популярные алгоритмы машинного обучения и разъяснено, когда их целесообразно использовать. Приведены примеры построения моделей машинного обучения на языке Python с помощью библиотеки Scikit-Learn, а также создания нейронных сетей посредством библиотек Keras и TensorFlow. Изложены базовые принципы и способы оценки регрессионных моделей, моделей бинарной и многоклассовой классификации. Показаны примеры создания модели распознавания лиц и обнаружения объектов, языковых моделей, отвечающих на естественно-языковые вопросы и переводящих текст на другие языки.

Название: Тюнинг систем. Экспериментирование для инженеров от A/B-тестирования до байесовской оптимизации
Автор: Дэвид Свит
Издательство: Питер
Год: 2024
Формат: PDF
Страниц: 292
Размер: 40 Mb
Язык: Русский

Работает ли программа так, как следует? Изменения сделали систему лучше или хуже? Стоит ли заниматься повышением производительности вместо разработки нового функционала? На подобные вопросы можно ответить только с помощью экспериментов. «Тюнинг систем» раскроет секреты современных экспериментальных практик, разработанных и проверенных мировыми индустриями с самой высокой конкуренцией. Предложенные практики помогут усовершенствовать разработку программного обеспечения, системы машинного обучения и количественного трейдинга.

Название: Building Integrations with MuleSoft: Integrating Systems and Unifying Data in the Enterprise (Early Release)
Автор: Pooja Kamath, Diane Kesler
Издательство: O’Reilly Media, Inc.
Год: 24-07-17
Страниц: 250
Язык: английский
Формат: epub
Размер: 10.1 MB

Is your organization planning to adopt automation in the near future? This concise yet comprehensive guide shows developers and architects how to effectively tackle data integration challenges with MuleSoft. Authors Pooja Kamath and Diane Kesler guide you through the process necessary to build robust and scalable integration solutions. Supported by real-world use cases, Building Integrations with MuleSoft teaches you effective ways to identify and resolve performance bottlenecks, handle errors, and ensure the reliability and scalability of your integration solutions. You'll also explore MuleSoft's robust set of connectors, their components, and how to use them to connect to a wide range of systems and applications, from legacy systems and databases to cloud services. Spec-driven development allows developers to design specifications. It is a process that enables developers to design a specification first, write code according to the design, and then maintain the specification. MuleSoft, with its tools like Anypoint Platform and Anypoint Exchange, takes this process to the next level. It allows developers to design the specification and use mocking service to test the API. This helps to improve the API specification and get business buy-in even as part of continuous API development.

Название: Машинное обучение для абсолютных новичков. Вводный курс, изложенный простым языком
Автор: Оливер Теобальд
Издательство: Бомбора
Год: 2024
Формат: PDF
Страниц: 208
Размер: 3 Mb
Язык: Русский

Простые и понятные объяснения и отсутствие необходимости опыта программирования делают эту книгу прекрасной альтернативой академическому учебнику. Здесь представлены основные алгоритмы машинного обучения (ML), которые сопровождаются наглядными примерами и практическими работами. Также вы узнаете про перекрестную проверку, ансамблевое моделирование, поиск по сетке для настройки моделей, проектирование функций, горячее кодирование и многое другое.

Название: Проектирование архитектуры API: Как правильно проектировать, развивать и эксплуатировать API
Автор: Брайант Дэниэл, Гоф Джеймс, Оберн Мэтью
Издательство: bhv
Год: 2024
Формат: PDF
Страниц: 290
Размер: 41 Mb
Язык: Русский

Фундаментальная книга о разработке и реализации API (программных интерфейсов приложений). Разобраны базовые вопросы обмена информацией в микросервисной архитектуре, обработка запросов на сайтах и в веб-приложениях (парадигма REST). Показано, как поступательно развивать имеющиеся API, не переписывая их, а также как создать API любой сложности с нуля с учётом возможностей и ограничений конкретной системы. Книга поможет реализовать на предприятии архитектуру сервисной сети и подготовить ресурсы компании к миграции в облако.

Название: The Little Learner: чудесное машинное обучение
Автор: Фридман Д. П., Мендхекар А
Издательство: дмк
Год: 2024
Формат: PDF
Страниц: 430
Размер: 25 Mb
Язык: Русский

В этой книге из знаменитой серии The Little Book охвачены все концепции, необходимые для интуитивного понимания работы глубоких нейронных сетей, включая тензоры, расширенные операторы, алгоритмы градиентного спуска, искусственные нейроны, полносвязные, сверточные сети и остаточные сети, а также автоматическое дифференцирование.