Título: Probabilistic Machine Learning for Finance and Investing
Autor: Deepak Kanungo
Sinopse: Whether based on academic theories or machine learning strategies, all financial models are at the mercy of modeling errors that can be mitigated but not eliminated. Probabilistic ML technologies are based on a simple and intuitive definition of probability and the rigorous calculus of probability theory. These systems treat uncertainties and errors of financial and investing systems as features, not bugs. And they quantify uncertainty generated from inexact inputs and outputs as probability distributions, not point estimates. This makes for realistic financial inferences and predictions that are useful for decision-making and risk management. These systems are capable of warning us when their inferences and predictions are no longer useful in the current market environment. Probabilistic ML is the next generation ML framework and technology for AI-powered financial and investing systems for many reasons. By moving away from flawed statistical methodologies (and a restrictive conventional view of probability as a limiting frequency), you'll move toward an intuitive view of probability as a mathematically rigorous statistical framework that quantifies uncertainty holistically and successfully. This book shows you how.
Contexto da obra
Quando a classificação é mais ampla, o contexto do livro costuma depender ainda mais de autoria, tema e edição. “Probabilistic Machine Learning for Finance and Investing”, de Deepak Kanungo, publicado pela editora O'Reilly Media, em 2023 e com 247 páginas, integra a categoria Livros Variados. Por isso, autoria, edição e tema acabam tendo ainda mais peso na forma de apresentar o livro.
Editora: O'Reilly Media
Páginas: 247
Ano: 2023
Edição:
Linguagem: en
ISBN: 1492097675
ISBN13: 9781492097679
Sobre a editora
Os livros da editora O'Reilly Media costumam oferecer uma experiência prática e direta, focada em tecnologia, programação e desenvolvimento de software. A leitura frequentemente envolve tutoriais passo a passo, exemplos de código e explicações detalhadas que ajudam desde iniciantes até profissionais a entender conceitos complexos, como programação funcional, redes, segurança digital e design de interfaces. O catálogo privilegia clareza e aplicabilidade, com obras que exploram tanto fundamentos teóricos quanto soluções para desafios reais em ambientes digitais e computacionais.
