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Algorithmes de trading intelligents

Cours en ligne (MOOC) sur l'intelligence de la machine

MOOC signifie "Massive Open Online Course" ou Cours en ligne ouvert et massivement accessible. Cela veut dire que tout le monde peut avoir accès aux meilleurs cours de machine learning au monde. Nous recommandons fortement ces cours de machine learning à tous les types de Data Scientists. Jetons-y un oeil!

Massive Open Online Course


Deep Learning ou apprentissage profond

Le Machine Learning ou apprentissage par la machine est un des domaines les plus excitant et avec la plus forte croissance ces temps-ci et le Deep Learning ou apprentissage profond en est son véritable coeur. Dans ce cours, vous allez développer une compréhension claire des motivations qui nous poussent à utiliser le Deep Learning. Vous apprendrez également à créer des systèmes intelligents capables d'apprendre à partir de données volumineuses (big data) et complexes.
Nous vous montrerons comment entraîner et optimiser des réseaux de neurones basiques et des cellules LSTM. Des systèmes complets d'apprentissage vous seront présentés en utilisant TensorFlow à travers des projets et des exercices différents. Vous apprendrez à résoudre des classes de problèmes, qui autrefois étaient connus pour être particulièrement compliqués et vous aurez l'occasion d'apprécier le nature complexe de l'intelligence humaine tout en résolvant presque sans effort ce types de problèmatiques gràce à l'apprentissage profond.
Nous avons développés ce cours avec Vincent Vanhoucke, Scientifique en chef et leader technique dans l'équipe "Brain Team" de Google.

LSTM-deep-learning-mooc

C'est un des meilleurs cours que vous pouvez trouver en ce moment. Si vous suivez tout le cours et que vous prenez le temps de faire chaque exercice, vous serez en mesure de développer vos propres IA à base de Deep Learning et de les utiliser en conditions réelles.
Deep Learning - Take machine learning to the next level

Reinforcement Learning ou apprentissage par renforcement

Vous devriez suivre ce cours si vous êtes intéressé par le machine learning et si vous souhaitez en savoir plus d'un point de vue théorique. A travers une combinaison de publications classiques et de travaux plus récents, vous allez explorer les processus de décision automatique d'un point de vue d'un spécialiste de l'informatique. Vous examinerez des algorithmes efficaces, quand ils existent, pour faire de la planification via un seul agent ou plusieurs agents mais aussi des approches pour apprendre à mettre en place des décisions quasi-optimales à partir des expériences acquises. A la fin de ce cours, vous répliquerez un résultat d'un publication concernant le Reinforcement Learning.

RL-MOOC

Nous avons particulièrement apprécié la façon d'enseigner (souvent teintée d'humour) de Michael et Charles.
Reinforcement Learning - Offered at Georgia Tech

Machine Learning pour le Trading

Ce cours présente aux étudiants les challenges du monde réel concernant l'implémentation du Machine Learning dans des stratégies de trading incluant des algorithmes allant de l'agrégation d'informations jusqu'à l'envoi d'ordres aux marchés. L'objectif est de comprendre comment appliquer des approches probabilistes de machines learning aux décisions de trading. Nous considérons des approches statistiques comme la régression linéaire, les plus proches voisins (KNN) ou encore les arbres de décision afin de les appliquer à de véritables situations de trading d'actions.

machine-learning-for-trading

Ce cours est plus classique dans le sens où il n'implique pas de connaissance au niveau de l'état de l'art en Deep Learning par exemple, mais il est vraiment utile pour les étudiants ou les personnes souhaitant découvrir comment appliquer le Machine Learning pour faire du trading.
Machine Learning for Trading - Offered at Georgia Tech