• Livres
  • Algorithmes et théorie
  • Mathématiques
  • Modélisation Financière à l'Aide du Calcul Quantique : Concevoir et gérer des solutions d'apprentissage automatique quantique pour l'analyse financière et la prise de décision
Modélisation Financière à l'Aide du Calcul Quantique : Concevoir et gérer des solutions d'apprentissage automatique quantique pour l'analyse financière et la prise de décision
A

Modélisation Financière à l'Aide du Calcul Quantique : Concevoir et gérer des solutions d'apprentissage automatique quantique pour l'analyse financière et la prise de décision

Mathématiques
quantum computing financial modeling machine learning risk assessment portfolio optimization quantum algorithms data analysis
Auteur
Anshul Saxena, Javier Mancilla, Iraitz Montalban, Christophe Pere
Éditeur
Packt Publishing
Année
2023
Langue
Anglais
34
Évaluer ce livre

Pour lire le livre, se connecter / s'inscrire

Aperçu du fragment

Livres similaires

Apprendre l'informatique quantique avec Python et Q# : Une approche pratique

Apprendre l'informatique quantique avec Python et Q# : Une approche pratique

Sarah Kaiser, Christopher Granade

Développer des Logiciels Quantiques avec Python : Guide du Développeur

Développer des Logiciels Quantiques avec Python : Guide du Développeur

Constantin Gonciulea, Charlee Stefanski

Informatique quantique et avenir : Comprendre l'informatique quantique et son impact sur l'avenir des entreprises

Informatique quantique et avenir : Comprendre l'informatique quantique et son impact sur l'avenir des entreprises

Utpal Chakraborty

L'informatique quantique en action

L'informatique quantique en action

Johan Vos

Théorie et Applications du Machine Learning : Cas pratiques avec Python sur des machines classiques et quantiques

Théorie et Applications du Machine Learning : Cas pratiques avec Python sur des machines classiques et quantiques

Xavier Vasques

Deep Learning pour la Finance : Création de modèles de Machine et Deep Learning pour le trading en Python

Deep Learning pour la Finance : Création de modèles de Machine et Deep Learning pour le trading en Python

Sofien Kaabar

Introduction à R pour la Finance Quantitative

Introduction à R pour la Finance Quantitative

Gergely Daróczi, Michael Puhle, Edina Berlinger, Péter Csóka, Dániel Havran, Márton Michaletzky, Zsolt Tulassay, Kata Váradi, Agnes Vidovics-Dancs

Apprentissage par Renforcement pour la Finance : Une Introduction Basée sur Python

Apprentissage par Renforcement pour la Finance : Une Introduction Basée sur Python

Yves Hilpisch

Programmation d'Options et Dérivés en C++ : Algorithmes et Techniques de Programmation pour l'Industrie Financière

Programmation d'Options et Dérivés en C++ : Algorithmes et Techniques de Programmation pour l'Industrie Financière

Carlos Oliveira

Machine Learning pour les Applications à Haut Risque : Approches de l'IA Responsable

Machine Learning pour les Applications à Haut Risque : Approches de l'IA Responsable

Patrick Hall, James Curtis, Parul Pandey