Leseprobe
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Big Data Analytics und Machine Learning
2.1 Funktionsweise der Big Data Analytics
2.2 Machine Learning - Methoden und Funktion
2.2.1 Supervised Learning
2.2.2 Unsupervised Learning
2.2.3 Dimensionalitätsreduktion
2.2.4 Reinforcement Learning
2.2.5 Deep Learning
2.3 Anwendungsgebiete im Bereich Finance
2.3.1 Handelsstrategien
2.3.2 Kreditscoring
2.3.3 Betrugserkennung
2.3.4 Machine Learning in der praktischen Anwendung
3 Empirische Anwendung von Machine Learning zur Betrugserkennung
3.1 Datensatz
3.2 Vorgehensweise
3.3 Ergebnisse und Interpretation
4 Schluss
A Anhang A
B Anhang B
Symbolverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Literatur
Ende der Leseprobe aus 38 Seiten
- Arbeit zitieren
- Miriam Wastl (Autor:in), 2018, Big Data Analytics and Machine Learning in Finance, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/491316
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