Μηχανική Μάθηση με Azure Databricks για Χρηματοοικονομικά Κομμάτι εκπαίδευσης

Εισαγωγή στη Μηχανική Μάθηση στις Χρηματοοικονομικές Υπηρεσίες

• Επισκόπηση κοινών περιπτώσεων χρήσης ML στα χρηματοοικονομικά
• Οφέλη και προκλήσεις της ML σε ρυθμιζόμενους κλάδους
• Επισκόπηση του οικοσυστήματος Azure Databricks

Προετοιμασία Χρηματοοικονομικών Δεδομένων για ML

• Εισαγωγή δεδομένων από Azure Data Lake ή βάσεις δεδομένων
• Καθαρισμός δεδομένων, μηχανική χαρακτηριστικών και μετασχηματισμός
• Διερευνητική ανάλυση δεδομένων (EDA) σε notebooks

Εκπαίδευση και Αξιολόγηση Μοντέλων ML

• Διαχωρισμός δεδομένων και επιλογή αλγορίθμων ML
• Εκπαίδευση μοντέλων παλινδρόμησης και ταξινόμησης
• Αξιολόγηση απόδοσης μοντέλου με χρηματοοικονομικές μετρικές

Διαχείριση Μοντέλων με MLflow

• Παρακολούθηση πειραμάτων με παραμέτρους και μετρικές
• Αποθήκευση, καταχώριση και εκδοχές μοντέλων
• Αναπαραγωγιμότητα και σύγκριση αποτελεσμάτων μοντέλων

Ανάπτυξη και Εξυπηρέτηση Μοντέλων ML

• Πακετάρισμα μοντέλων για batch ή real-time συμπερασματολογία
• Εξυπηρέτηση μοντέλων μέσω REST APIs ή Azure ML endpoints
• Ενσωμάτωση προβλέψεων σε χρηματοοικονομικά dashboards ή ειδοποιήσεις

Παρακολούθηση και Επανεκπαίδευση Ροών Εργασίας

• Προγραμματισμός περιοδικής επανεκπαίδευσης μοντέλων με νέα δεδομένα
• Παρακολούθηση μετατόπισης δεδομένων και ακρίβειας μοντέλου
• Αυτοματοποίηση ροών εργασίας από άκρο σε άκρο με Databricks Jobs

Παρουσίαση Περίπτωσης Χρήσης: Βαθμολόγηση Χρηματοοικονομικού Κινδύνου

• Δημιουργία μοντέλου βαθμολόγησης κινδύνου για αιτήσεις δανείων ή πιστώσεων
• Εξήγηση προβλέψεων για διαφάνεια και συμμόρφωση
• Ανάπτυξη και δοκιμή του μοντέλου σε ελεγχόμενο περιβάλλον