Lecturas para entender el impacto de Machine Learning
El concepto de Machine Learning o Aprendizaje Automático, es un concepto novedoso. No obstante, no mucha gente puede explicar exactamente en qué consiste o de qué se trata. Su evaluación e implicación en la Inteligencia Artificial y en el Deep Learning es muy importante para los negocios o profesiones. Si quieres saber más al respecto, en este post te traemos las lecturas más interesantes y relevantes sobre este tema. ¡Sigue leyendo e infórmate!
Las 4 lecturas esenciales para entender Machine Learning
En este post te traemos una selección de artículos que te permitirán estar al día de los últimos avances y novedades del Machine Learning. A su vez, aprenderás cómo estos afectan tanto a la industria del open banking como a Fintech.
La Inteligencia Artificial y el Machine Learning en Fintech
El artículo se titula “Artificial Intelligence and Machine Learning in Fintech. Five Areas Which Artificial Intelligence Will Change For Good”. Fue escrito por Timothy Clayton para Netguru. En este artículo detalla cinco áreas específicas y muy importantes en las que la Inteligencia Artificial ha supuesto un cambio. Tanto la IA como el Machine Learning han supuesto un último grito en la evolución de nuevos productos Fintech.
Han conseguido redefinit el servicio de atención al cliente con bots e interfaces de la Inteligencia Artificial. También han conseguido clasificar el riesgo de crédito de una manera más fiable y rápida. Han mejorado la gestión financiera y el ‘trading’. Gracias a las automatizaciones, se ha facilitado que se cumplan las normas regulatorias. Y, finalmente, han mejorado y obtenido una ventaja en la gran lucha existente contra el fraude bancario.
Deep Learning en Finanzas
El artículo de Ted Moses titulado “Deep Learning in Finance” fue publicado en Medium. Se trata de las últimas novedades del Aprendizaje Profundo aplicado al trading. Todos hemos oído hablar del trading financiero a nivel global robotizándose. No obstante, en este artículo nos acercamos a un nuevo punto de vista. Se trata de un nivel más alto de sofisticación.
Sabemos que el Aprendizaje Profundo es muy bueno estableciendo patrones a partir de la información recibida de los datos. Además, es capaz de identificar estos patrones entre una cantidad enorme de datos que ya existían. Moses nos explica las investigaciones de Babak Hodjat en el área que ha adoptado el nombre de “Deep Trading”. A lo largo de los próximos meses podremos ir viendo cómo este concepto va creciendo en nuestra sociedad.
¿Cómo se utiliza Machine Learning en Fintech?
Este hilo de Quora es muy interesante, sobretodo si estás buscando ejemplos. En este hilo se habla sobre ejemplos muy concretos de la aplicación del Machine Learning en el mundo actual.
Lo mejor de esta aportación es que las respuestas a este hilo hacen de ello un informe completo. Si estás deseando saber más sobre las predicciones de bancarrota de las empresas, el contexto y la información relacionada con las decisiones relevantes a la economía financiera y la ciberseguridad, este post es uno de los mejores para ti.
La aplicación de la Inteligencia Artificial y el Big Data al negocio bancario
Podemos encontrar este breve artículo en BBVA API_Market. Este detalla todas las consecuencias positivas para la banca de la unión de la IA y el Big Data. Mejoran la definición del producto a la vez que luchan para contrarrestar y combatir el fraude. Además, en este artículo podrás encontrar múltiples ejemplos, técnicas y aplicaciones.
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Si estos artículos te han resultado muy interesantes y estás deseando formar parte del mundo del Machine Learning y el Deep Learning, esta es tu oportunidad. La Universidad de Alcalá te ofrece la oportunidad de cursar un Máster en Deep Learning. Gracias a él saldrás siendo un científico de datos altamente cualificado y experimentado en este ámbito.
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