Se penche sur les défis et les possibilités de l'apprentissage automatique dans la modélisation du risque de crédit, en comparant les modèles statistiques traditionnels avec les méthodes d'apprentissage automatique.
Explore les observations aberrantes, les effets de levier et les influences dans les modèles statistiques, y compris les méthodes de détection et d'évaluation.
Introduit un cours sur l'apprentissage automatique des données comportementales à l'EPFL, couvrant les algorithmes ML, le traitement des données et l'évaluation des modèles.
Examine la régression probabiliste linéaire, couvrant les probabilités articulaires et conditionnelles, la régression des crêtes et l'atténuation excessive.
Explore le surajustement, la validation croisée et la régularisation dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur la complexité du modèle et l'importance de la force de régularisation.
Explore les modèles paramétriques dans l'analyse des données, couvrant les estimateurs de régression, les problèmes d'optimisation et les modèles statistiques.
Explorer l'interprétation des modèles de régression logistique, l'estimation des paramètres et la comparaison des modèles à l'aide de tests de rapport de probabilité.
Explore la cohérence prédictive dans les systèmes de prévision séquentielle, en mettant l'accent sur l'utilité de la prédiction sur l'estimation et sur l'importance des approches préalables.
Couvre les concepts fondamentaux de probabilité et de statistiques, en se concentrant sur l'analyse des données, la représentation graphique et les applications pratiques.
Discute des arbres de régression, des méthodes d'ensemble et de leurs applications dans la prévision des prix des voitures d'occasion et des rendements des stocks.