))
Reinforcement Learning and Interpretability
Manage episode 320264314 series 2953248
Контент предоставлен The Quant / Financial Engineering Podcast and Patrick J Zoro. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией The Quant / Financial Engineering Podcast and Patrick J Zoro или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.
Patrick Zoro welcomes to his podcasts Hariom Tatsat author of the book "Machine Learning and Data Science Blueprints for Finance: From Building Trading Strategies to Robo-Advisors Using Python 1st Edition", Bryan Yekelchik Lehigh MFE graduate and Zach Coriarty 4th Year, Bachelors of Science in Computer Science and Business at Lehigh University, Interested in data science and ML, LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/zachary-coriarty/ They discuss their recent paper on "Deep Q-Network Interpertability: Applications to ETF Trading" https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3973146 https://www.svedbergopen.com/files/1643786733_(3)_IJAIML2021YH205248CR_(p_61-70).pdf
…
continue reading
52 эпизодов
Поделиться
