Apprentissage machine en finance avec Python

- 18 December 2020
- 12h à 15h HNE
- En ligne seulement. Événement gratuit
Le Laboratoire d’ingénierie financière de l’Université Laval (LABIFUL) offre un séminaire pratique, en trois séances, sur l’apprentissage machine (Machine Learning) en finance avec Python.
L’inscription à cet événement inclut les 3 séances. Il n’est pas possible de participer à une seule d’entre elles.
Approfondissez-y les différentes notions suivantes de l’apprentissage machine:
Formateur
Emmanuel Penka Fowe, Ph.D. (Physique-Chimie), MSc (ing. Fin)
Spécialiste principal, Validation des modèles
Société canadienne d’hypothèques et de logement (SCHL)
Séance 1. Vendredi 4 décembre 2020, 12-15h
1) Généralité en Machine Learning.
- Définition et classification
- Types d’apprentissage
- Rappel des notions de bases: Théorie de Bayes, Fonction objective et minimisation, ‘bias–variance tradeoff’
- Logiciels de développement: R, Python et Environnement de déploiement et partage (Azure ML, Google Colab, etc.)
- Quelques ‘Toolbox’ : Keras, Tensorflow, Pytorch etc.
- Applications
Séance 2. Vendredi 11 décembre 2020, 12-15h
2) L’apprentissage supervisé et non supervisé
- Régressions linéaires ou logistiques
- Arbres de classification ou de régression
- Méthodes d’ensemble (Random Forest, Boosting)
- Support vecteur machine
- Partitionnement (k-moyennes, Analyse en composante principale (PCA), t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE), etc.)
- Applications
Séance 3. Vendredi 18 décembre 2020, 12-15h
3) Introduction à l’apprentissage profond (Deep-Learning)
- Réseaux de Neurone
- Réseaux récurrents
- Convolution
- Cas du ‘Natural Language Processing’
- Applications