Podnikateľské financie: Nové prístupy využívajúce strojové učenie a veľké objemy údajov

Pôvodný názov:

Entrepreneurial Finance: Emerging Approaches Using Machine Learning and Big Data

Obsah knihy:

Podnikateľské financie: Nové prístupy využívajúce strojové učenie a veľké objemy dát predstavujú komplexný prehľad aplikácií algoritmov strojového učenia na databázu Crunchbase. Autori zdôrazňujú hlavné ciele výskumu, ktoré možno riešiť, a pre každý cieľ uvádzajú prehľad všetkých premenných a algoritmov, ktoré sa používajú.

Pre každý algoritmus strojového učenia autori analyzujú príslušné metriky výkonnosti s cieľom určiť základný model. Cieľom tejto štúdie je byť referenciou pre výskumníkov a odborníkov z praxe o využívaní strojového učenia ako účinného nástroja na podporu rozhodovacích procesov v oblasti kapitálových investícií. V časti 2 sa uvádza úvod do strojového učenia a načrtávajú sa hlavné rozdiely oproti tradičnému štatistickému prístupu.

V oddiele 3 sa uvádza prehľad spoločností rizikového kapitálu, ktoré už pri svojom investičnom rozhodovaní uplatnili prístup založený na údajoch.

Oddiel 4 je úvodom do Crunchbase, jednej z najvýznamnejších databáz o začínajúcich spoločnostiach a investoroch. V časti 5 sa opisuje rozsah tejto štúdie so zameraním na príspevky k výskumu, ktoré aplikovali techniky strojového učenia na údaje Crunchbase.

V časti 6 sú klasifikované ciele výskumu štúdií a opísané rôzne prístupy strojového učenia. V časti 7 sa opisuje príklad, ako by sa modely navrhnuté v predchádzajúcich štúdiách mohli synergicky integrovať do rozhodovania investorov. V časti 8 sa syntetizujú všetky použité funkcie alebo premenné, ktoré sa získavajú buď priamo z databázy Crunchbase, alebo prostredníctvom procesu tvorby funkcií.

V časti 9 sa analyzujú použité algoritmy. V oddiele 10 sa rozoberajú výsledky získané v predchádzajúcom výskume s cieľom vytvoriť východisko pre budúci výskum v tejto oblasti. Nakoniec sa v oddiele 11 uvádza záverečná diskusia o použiteľnosti strojového učenia ako nástroja pre investície založené na údajoch, pričom závery a budúci vývoj sú uvedené v oddiele 12.