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Produktbild: Artificial Intelligence for Asset Management and Investment

Artificial Intelligence for Asset Management and Investment A Strategic Perspective

47,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

09.02.2021

Verlag

John Wiley & Sons Inc

Seitenzahl

320

Maße (L/B/H)

23,6/15,8/3,2 cm

Gewicht

521 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-119-60182-1

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Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

09.02.2021

Verlag

John Wiley & Sons Inc

Seitenzahl

320

Maße (L/B/H)

23,6/15,8/3,2 cm

Gewicht

521 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-119-60182-1

Herstelleradresse

Libri GmbH
Europaallee 1
36244 Bad Hersfeld
DE

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  • Produktbild: Artificial Intelligence for Asset Management and Investment
  • Preface xv
     
    Acknowledgments xxi
     
    Chapter 1: AI in Investment Management 1
     
    What about AI Suppliers? 5
     
    Listening without Judging 6
     
    The Four Stages of AI in Investments 9
     
    The Core Model of AIAI 14
     
    Your Journey through This Book 16
     
    How to Read and Apply this Book? 16
     
    References 17
     
    Chapter 2: AI and Business Strategy 19
     
    Why Strategy? The Red Button 19
     
    AI--a Revolution of its Own 21
     
    Intelligence as a Competitive Advantage 22
     
    Intelligence as a Competitive Advantage and Various Strategy Schools 23
     
    The Intelligence School 25
     
    Intelligence and Actions 26
     
    Actions 27
     
    Automation 28
     
    Intelligence Action Chain and Sequence 28
     
    Enterprise Software 29
     
    Data 29
     
    Competitive Advantage 30
     
    Business Capabilities 31
     
    Chapter 3: Design 35
     
    Who Is Responsible for Design? 36
     
    Introduction to Design 36
     
    AI as a Competitive Advantage 38
     
    The Ten Elements of Design 40
     
    1. Design Your Business Model 41
     
    2. Set Goals for the Entire Firm 44
     
    3. Specify Objectives for Automation and Intelligence 45
     
    4. Design Work Task Frames Based on Human-Computer Interaction 45
     
    5. Perform a DTC (Do, Think, Create) Analysis 46
     
    6. Create a SADAL Framework 47
     
    7. Deploy a Feedback System and Define Performance Measures 49
     
    8. Determine the Business Case or Value 49
     
    9. Analyze Risks 50
     
    10. Develop a Governance Plan 50
     
    Some Additional Ideas about Designing Intellectualization 50
     
    Summary of the Design Process 51
     
    References 52
     
    Chapter 4: Data 53
     
    Who Is Responsible for the Data Capability? 53
     
    Data and Machine Learning 55
     
    Raw Data 55
     
    Structured vs. Unstructured Data 56
     
    Data Used in Investments 57
     
    Data Management Function for the AI Era 58
     
    Step 1: Data Needs Assessment (DNA) 59
     
    Step 2: Perform Strategic Data Planning 59
     
    Step 3: Know the Sensors and Sources (Identify Gaps) 61
     
    Step 4: Procure and Understand the Supply Base 61
     
    Step 5: Understand the Data Type (Signals) 62
     
    Step 6: Organize Data for Usability 62
     
    Step 7: Architect Data 63
     
    Step 8: Ensure Data Quality 63
     
    Step 9: Data Storage and Warehousing 63
     
    Step 10: Excel in Data Security and Privacy 63
     
    Step 11: Implement Data for AI 64
     
    Step 12: Provide Investment Specialization 65
     
    About Legacy Data Management 66
     
    References 67
     
    Chapter 5: Model Development 69
     
    Who Is Responsible? 69
     
    High-Level Process 70
     
    Models 73
     
    The Power of Patterns 74
     
    Techniques of Learning 75
     
    What Is Machine Learning? 76
     
    Scientific Process on Steroids 79
     
    The Learning Machines 79
     
    Algorithms 80
     
    Supervised Learning 82
     
    Supervised: Classification 85
     
    Classification: Random Forest 86
     
    Classification: Using Mathematical Functions 87
     
    Classification: Simple Linear Classifier 88
     
    Supervised: Support Vector Machine 91
     
    Classification: Naive Bayes 94
     
    Classification: Bayesian Belief Networks 95
     
    Classification: k-Nearest Neighbor 95
     
    Supervised: Regression 96
     
    Supervised: Multidimensional Regression 99
     
    Unsupervised Learning 100
     
    Neural Networks 103
     
    Reinforcement Learning 106
     
    References 107
    &nbs