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Aprendizaje Automático Probabilístico para Finanzas e Inversión
book

Aprendizaje Automático Probabilístico para Finanzas e Inversión

by Deepak K. Kanungo
September 2024
Intermediate to advanced content levelIntermediate to advanced
266 pages
8h 46m
Spanish
O'Reilly Media, Inc.
Book available
Content preview from Aprendizaje Automático Probabilístico para Finanzas e Inversión

Capítulo 1. La necesidad del aprendizaje automático probabilístico

Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com

En esencia, todos los modelos son erróneos, pero algunos son útiles. Sin embargo, siempre hay que tener en cuenta el carácter aproximado del modelo.

-George Box, eminente estadístico

Un mapa te permitirá ir de un lugar geográfico a otro. Es un modelo matemático muy útil para navegar por el mundo físico. Resulta aún más útil si lo automatizas en un sistema GPS utilizando tecnologías de inteligencia artificial (IA). Sin embargo, ni el modelo matemático ni el sistema GPS impulsado por IA podrán nunca captar la experiencia humana y la riqueza del terreno que representa. Eso se debe a que todos los modelos tienen que simplificar las complejidades del mundo real, permitiéndonos así centrarnos en algunas de las características de un fenómeno que nos interesan.

George Box, eminente estadístico, dijo célebremente: "todos los modelos son erróneos, pero algunos son útiles". Esta ocurrencia profundamente perspicaz es nuestro mantra. Aceptamos que todos los modelos son erróneos porque son representaciones inadecuadas e incompletas de la realidad. Nuestro objetivo es construir sistemas financieros basados en modelos y tecnologías de apoyo que permitan inferencias y predicciones útiles para la toma de decisiones y la gestión del riesgo frente a la incertidumbre endémica, la información incompleta y las mediciones ...

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