Machine Learning pour la finance

ECTS : 3

Description du contenu de l'enseignement :

• Introduction à l'IA et au machine learning
• Méthodes de régression
• Méthodes de classification
• Apprentissage non supervisé : clustering
• Support Vector Machines
• Introduction aux réseaux de neurones

Compétence à acquérir :

L'objectif de ce cours est d'introduire les principes fondamentaux du machine learning et de présenter un certain nombre de modèles pour la résolution de problèmes-types en finance. Ce cours est également l'occasion pour les étudiants de développer leurs connaissances en Python et de se familiariser avec Scikit-learn.

Mode de contrôle des connaissances :

QCM

Bibliographie, lectures recommandées :

A. Geron (2019), "Hands-on Machine Learning with Scikit-learn, Keras end Tensorflow: Concepts, tools and techniques to build intelligent systems", O'Reilly.