Thursday, August 5, 2021

Charles et Marie-Laure de Noailles. Mécènes du XXe siècle Alexandre Mare texte complet

Charles et Marie-Laure de Noailles. Mécènes du XXe siècle

Alexandre Mare,Alexandre Mare


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Livres Couvertures de Charles et Marie-Laure de Noailles. Mécènes du XXe siècle

de Alexandre Mare

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Broché : 336 pages pages
Auteur : Alexandre Mare
Collection : Alexandre Mare
ISBN-10 : 978-2363062062
Format : Broché
Date de Publication : 23 août 2018
Le Titre Du Livre : Charles et Marie-Laure de Noailles. Mécènes du XXe siècle
Moyenne des commentaires client : 4,4 sur 5étoiles étoiles sur 5 5 commentaires client
Nom de fichier : charles-et-marie-laure-de-noailles-mécènes-du-xxe-siècle.pdf
La taille du fichier : 22.54 MB


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Vous trouverez ci-dessous quelques critiques les plus utiles sur Charles et Marie-Laure de Noailles. Mécènes du XXe siècle. Vous pouvez considérer cela avant de décider d'acheter / lire ce livre.

I just started to read the book and I have found it to be very informative for people with interests and background in quantitative finance. Machine Learning, Artificial Intelligence and specially Reinforcement Learning is currently a focus point of research as there has been interesting breakthroughs, e.g. DeepMind's AlphaGo. Financial industry is also benefiting from the machine learning advancements, specially when non-traditional alternative data are available, e.g. sentiment-based trading or natural language processing.The book authors have extensive experience and background in quantitative finance. The book aims to presents the machine learning subject for quantitative finance professionals and graduate students in quantitative disciplines, e.g. Mathematics, Physics, Statistics. The book is divided to three parts: Machine Learning with Cross-Sectional Data, Sequential Learning, and Sequential Data with Decision-Making. Each part encompasses relevant topics presented in a few chapters where each chapters is accompanied by corresponding reference aiding interested readers to dive into the chapter's material. The book is also accompanied with a collection of Python codes to further facilitate the learning process.For readers with knowledge of option pricing, optimal hedging the reinforcement learning part of the book provides the dynamic programming approach toward relevant classical option pricing problems through reinforcement learning closely resembling the celebrated Black-Scholes-Merton model.Overall, the book is valuable resource for Quants to become acquainted with the emerging Machine Learning Applications in Finance. The book should be helpful to the whole Machine Learning, and Artificial Intelligence community, and in particular to quants community in financial industry.

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