Рассмотрим порядок принятия решения при выборе алгоритма машинного обучения, соответствующего поставленной задаче, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим нейронные сети глубокого обучения (DNN) и алгоритмы машинного обучения с подкреплением (RL), - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим алгоритмы нейронных сетей, их отличия от других алгоритмов машинного обучения, а также их применение в финансовой практике, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим иерархическую кластеризацию, алгоритм неконтролируемого машинного обучения, который создает иерархические связи между кластерами данных, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим кластеризацию k-средних, один из алгоритмов неконтролируемого машинного обучения, а также задачи, для которых она подходит, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим кластеризацию, одну из разновидностей неконтролируемого машинного обучения, а также задачи, для которых применяются алгоритмы кластеризации, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим анализ главных компонентов (PCA), один из алгоритмов неконтролируемого машинного обучения, применяющийся для уменьшения размерности данных, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим агрегацию алгоритмов машинного обучения, известную как ансамблевое обучение, а также метод случайного леса, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим дерево классификации и регрессии (CART), распространенный и визуально понятный алгоритм контролируемого машинного обучения, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим метод k ближайших соседей (KNN), алгоритм контролируемого машинного обучения, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим метод опорных векторов (SVM), один из самых популярных алгоритмов контролируемого машинного обучения, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим алгоритмы контролируемого машинного обучения, используемые для решения задач с непрерывной целевой переменной: пенализированную регрессию и Лассо-регрессию, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим оценку эффективности алгоритмов машинного обучения, проблему переобучения алгоритмов ML и методы ее решения, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Рассмотрим фундаментальные концепции машинного обучения (ML), включая определение и обзор ключевых типов машинного обучения, таких как контролируемое и неконтролируемое ML, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).

Обзор основных тем изучения машинного обучения, а также применения методов машинного обучения в финансовом анализе и управлении инвестициями, - в рамках изучения количественных методов по программе CFA (Уровень II).