Podstawy uczenia maszynowego w finansach korporacyjnych

Ksi¿¿ka ta stanowi przejrzyste i rzetelne wprowadzenie do wykorzystania uczenia maszynowego w finansach korporacyjnych. Wyjänia, w jaki sposób przedsi¿biorstwa przesz¿y od bud¿etów, wskäników i arkuszy kalkulacyjnych do modeli predykcyjnych zdolnych do prognozowania sprzedäy, szacowania p¿ynno¿ci, klasyfikowania ryzyka, wykrywania oszustw oraz wspierania decyzji strategicznych. Nie wymagaj¿c zaawansowanej wiedzy z zakresu programowania, publikacja ¿¿czy teori¿ finansow¿, nauk¿ o danych, etyk¿ sztucznej inteligencji, studia przypadków oraz kod, który mo¿na odtworzy¿ w j¿zykach Python i R. Jej podej¿cie jest akademickie, ale przyst¿pny: skierowany do studentów, przedsi¿biorców, analityków finansowych i m¿odych profesjonalistów, którzy pragn¿ zrozumie¿ cyfrow¿ transformacj¿ finansów bez utraty ludzkiego os¿du. G¿ówne przes¿anie jest jasne: algorytmy nie zast¿puj¿ os¿du finansowego; poszerzaj¿ go, podwäaj¿ i zmuszaj¿ do lepszego jego udokumentowania.