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Probabilistisches maschinelles Lernen für Finanzen und Investieren
book

Probabilistisches maschinelles Lernen für Finanzen und Investieren

by Deepak K. Kanungo
September 2024
Intermediate to advanced content levelIntermediate to advanced
266 pages
8h 54m
German
O'Reilly Media, Inc.
Book available
Content preview from Probabilistisches maschinelles Lernen für Finanzen und Investieren

Kapitel 1. Der Bedarf an probabilistischem maschinellem Lernen

Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: translation-feedback@oreilly.com

Im Grunde sind alle Modelle falsch, aber einige sind nützlich. Allerdings muss der ungefähre Charakter des Modells immer im Auge behalten werden.

-George Box, bedeutender Statistiker

Eine Karte ermöglicht es dir, von einem geografischen Ort zu einem anderen zu gelangen. Sie ist ein sehr nützliches mathematisches Modell, um sich in der physischen Welt zurechtzufinden. Noch nützlicher wird es, wenn du es mit Hilfe von Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) zu einem GPS-System automatisierst. Doch weder das mathematische Modell noch das KI-System werden jemals in der Lage sein, die menschliche Erfahrung und den Reichtum des Geländes, das sie darstellen, zu erfassen. Das liegt daran, dass alle Modelle die Komplexität der realen Welt vereinfachen müssen, damit wir uns auf einige der Merkmale eines Phänomens konzentrieren können, die uns interessieren.

George Box, ein bedeutender Statistiker, hat einmal gesagt: "Alle Modelle sind falsch, aber einige sind nützlich." Dieser aufschlussreiche Spruch ist unser Mantra. Wir akzeptieren, dass alle Modelle falsch sind, weil sie die Realität nur unzureichend und unvollständig abbilden. Unser Ziel ist es, Finanzsysteme zu entwickeln, die auf Modellen und unterstützenden Technologien beruhen, die angesichts endemischer Ungewissheit, unvollständiger ...

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