. The Essentials of Machine Learning in Finance and Accounting is a comprehensive guide to understanding the power of machine learning in the financial and accounting industries. The book provides an overview of the current state of technology, exploring the evolution of machine learning and its potential to revolutionize the way we approach financial risk management, predict stock prices, and make informed decisions in the face of uncertainty. As the world becomes increasingly interconnected, it is becoming more important than ever to understand the process of technological development and its impact on humanity. The need for a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge is crucial for survival in a rapidly changing world. This book helps readers develop this paradigm by providing a simplified and accessible explanation of complex technical terms, allowing them to better grasp the concepts and apply them to real-world scenarios. The book begins by introducing the basics of machine learning, including supervised and unsupervised learning, and provides practical examples of how these techniques are used in finance and accounting. It then delves into more advanced topics such as neural networks, deep learning, and natural language processing, highlighting their potential applications in financial risk management, corporate bankruptcy prediction, stock price prediction, and portfolio management. One of the key themes of the book is the importance of adapting to new technologies and approaches to studying them. The author emphasizes the need for a flexible mindset and an openness to change, as well as the ability to analyze and understand the implications of these technologies for business and society as a whole. This includes not only mastering technical skills but also cultivating a broader understanding of the ethical and societal implications of machine learning in finance and accounting.

.Основы машинного обучения в финансах и бухгалтерском учете - это всеобъемлющее руководство по пониманию возможностей машинного обучения в финансовой и бухгалтерской отраслях. В книге представлен обзор современного состояния технологий, изучается эволюция машинного обучения и его потенциал революционизировать подход к управлению финансовыми рисками, прогнозировать цены на акции и принимать обоснованные решения в условиях неопределенности. По мере того, как мир становится все более взаимосвязанным, становится как никогда важным понять процесс технологического развития и его влияние на человечество. Потребность в личностной парадигме восприятия технологического процесса развития современных знаний имеет решающее значение для выживания в быстро меняющемся мире. Эта книга помогает читателям развивать эту парадигму, предоставляя упрощенное и доступное объяснение сложных технических терминов, позволяя им лучше понимать концепции и применять их к реальным сценариям. Книга начинается с введения основ машинного обучения, включая обучение с учителем и без учителя, и содержит практические примеры того, как эти методы используются в финансах и бухгалтерском учёте. Затем он углубляется в более продвинутые темы, такие как нейронные сети, глубокое обучение и обработка естественного языка, подчеркивая их потенциальное применение в управлении финансовыми рисками, прогнозировании корпоративного банкротства, прогнозировании цен на акции и управлении портфелем. Одна из ключевых тем книги - важность адаптации к новым технологиям и подходы к их изучению. Автор подчеркивает необходимость гибкого мышления и открытости к изменениям, а также способности анализировать и понимать последствия этих технологий для бизнеса и общества в целом. Это включает не только овладение техническими навыками, но и более широкое понимание этических и социальных последствий машинного обучения в финансах и бухгалтерском учете.

.s bases de l'apprentissage automatique dans la finance et la comptabilité est un guide complet pour comprendre les possibilités d'apprentissage automatique dans les secteurs de la finance et de la comptabilité. livre donne un aperçu de l'état actuel de la technologie, étudie l'évolution de l'apprentissage automatique et sa capacité à révolutionner l'approche de la gestion des risques financiers, à prédire les prix des actions et à prendre des décisions éclairées dans un contexte d'incertitude. À mesure que le monde devient de plus en plus interconnecté, il devient plus important que jamais de comprendre le processus de développement technologique et son impact sur l'humanité. besoin d'un paradigme personnel pour percevoir le processus technologique du développement des connaissances modernes est crucial pour survivre dans un monde en mutation rapide. Ce livre aide les lecteurs à développer ce paradigme en fournissant une explication simplifiée et accessible de termes techniques complexes, leur permettant de mieux comprendre les concepts et de les appliquer à des scénarios réels. livre commence par l'introduction des bases de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage avec et sans professeur, et contient des exemples pratiques de la façon dont ces méthodes sont utilisées dans la finance et la comptabilité. Il aborde ensuite des sujets plus avancés tels que les réseaux neuronaux, l'apprentissage profond et le traitement du langage naturel, en soulignant leur application potentielle dans la gestion des risques financiers, la prévision de la faillite des entreprises, la prévision des prix des actions et la gestion de portefeuille. L'un des principaux thèmes du livre est l'importance de s'adapter aux nouvelles technologies et de les étudier. L'auteur souligne la nécessité d'une pensée flexible et ouverte au changement, ainsi que la capacité d'analyser et de comprendre les effets de ces technologies sur les entreprises et la société dans son ensemble. Cela implique non seulement la maîtrise des compétences techniques, mais aussi une meilleure compréhension des implications éthiques et sociales de l'apprentissage automatique dans la finance et la comptabilité.

. fundamentos del aprendizaje automático en finanzas y contabilidad son una guía integral para entender las posibilidades del aprendizaje automático en las industrias financiera y contable. libro ofrece una visión general del estado actual de la tecnología, estudia la evolución del aprendizaje automático y su potencial para revolucionar el enfoque de la gestión de riesgos financieros, predecir los precios de las acciones y tomar decisiones informadas ante la incertidumbre. A medida que el mundo se vuelve cada vez más interconectado, es más importante que nunca comprender el proceso de desarrollo tecnológico y sus efectos en la humanidad. La necesidad de un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno es crucial para sobrevivir en un mundo que cambia rápidamente. Este libro ayuda a los lectores a desarrollar este paradigma al proporcionar una explicación simplificada y accesible de términos técnicos complejos, permitiéndoles comprender mejor los conceptos y aplicarlos a escenarios reales. libro comienza con la introducción de los fundamentos del aprendizaje automático, incluyendo el aprendizaje con y sin maestro, y contiene ejemplos prácticos de cómo estos métodos se utilizan en finanzas y contabilidad. A continuación, profundiza en temas más avanzados como las redes neuronales, el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural, destacando su aplicación potencial en la gestión de riesgos financieros, la previsión de quiebra corporativa, la previsión de precios de acciones y la gestión de carteras. Uno de los temas clave del libro es la importancia de adaptarse a las nuevas tecnologías y los enfoques para aprenderlas. autor subraya la necesidad de un pensamiento flexible y una apertura al cambio, así como la capacidad de analizar y comprender las implicaciones de estas tecnologías para las empresas y la sociedad en general. Esto incluye no sólo el dominio de las habilidades técnicas, sino también una mayor comprensión de las implicaciones éticas y sociales del aprendizaje automático en finanzas y contabilidad.

. Os fundamentos do aprendizado de máquinas em finanças e contabilidade são um guia abrangente para compreender a capacidade de aprendizado de máquinas nos setores financeiro e de contabilidade. O livro apresenta uma visão geral do atual estado da tecnologia, estuda a evolução do aprendizado de máquinas e seu potencial para revolucionar a abordagem de gerenciamento de riscos financeiros, prever os preços das ações e tomar decisões razoáveis em um ambiente de incerteza. À medida que o mundo se torna mais interligado, é mais importante do que nunca compreender o processo de desenvolvimento tecnológico e o seu impacto na humanidade. A necessidade de um paradigma pessoal de percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno é essencial para sobreviver num mundo em rápida mudança. Este livro ajuda os leitores a desenvolver este paradigma, fornecendo uma explicação simples e acessível para termos técnicos complexos, permitindo-lhes compreender melhor os conceitos e aplicá-los a cenários reais. O livro começa com a introdução dos fundamentos da aprendizagem de máquinas, incluindo o ensino com o professor e sem o professor, e oferece exemplos práticos de como estes métodos são usados nas finanças e contabilidade. Em seguida, aprofundou-se em temas mais avançados, como redes neurais, treinamento profundo e tratamento da linguagem natural, enfatizando suas potenciais aplicações na gestão de riscos financeiros, previsão de falência corporativa, previsão de preços de ações e gestão de portfólio. Um dos principais temas do livro é a importância da adaptação às novas tecnologias e as abordagens para estudá-las. O autor ressalta a necessidade de pensamento flexível e abertura às mudanças, bem como a capacidade de analisar e compreender os efeitos dessas tecnologias sobre as empresas e a sociedade em geral. Isso inclui uma maior compreensão das consequências éticas e sociais da aprendizagem de máquinas nas finanças e contabilidade.

. La base dell'apprendimento automatico in finanza e contabilità è una guida completa per comprendere le capacità di apprendimento automatico nel settore finanziario e contabile. Il libro fornisce una panoramica dello stato attuale della tecnologia, studia l'evoluzione dell'apprendimento automatico e il suo potenziale per rivoluzionare l'approccio alla gestione dei rischi finanziari, prevedere i prezzi delle azioni e prendere decisioni ragionevoli in un contesto di incertezza. Mentre il mondo diventa sempre più connesso, diventa più importante che mai comprendere il processo di sviluppo tecnologico e il suo impatto sull'umanità. La necessità di un paradigma personale della percezione del processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna è fondamentale per sopravvivere in un mondo in rapida evoluzione. Questo libro aiuta i lettori a sviluppare questo paradigma fornendo una spiegazione semplificata e accessibile dei termini tecnici complessi, permettendo loro di comprendere meglio i concetti e applicarli agli scenari reali. Il libro inizia con l'introduzione di basi di apprendimento automatico, compreso l'apprendimento con l'insegnante e senza l'insegnante, e contiene esempi pratici di come questi metodi vengono utilizzati nelle finanze e nella contabilità. approfondisce poi su temi più avanzati come le reti neurali, la formazione profonda e l'elaborazione del linguaggio naturale, sottolineando la loro potenziale applicazione nella gestione dei rischi finanziari, nella previsione della bancarotta aziendale, nella previsione dei prezzi azionari e nella gestione del portafoglio. Uno dei temi chiave del libro è l'importanza dell'adattamento alle nuove tecnologie e gli approcci per studiarle. L'autore sottolinea la necessità di un pensiero flessibile e di un'apertura al cambiamento e la capacità di analizzare e comprendere le implicazioni di queste tecnologie per le imprese e per la società in generale. Ciò include non solo la padronanza delle competenze tecniche, ma anche una maggiore comprensione degli effetti etici e sociali dell'apprendimento automatico nelle finanze e nella contabilità.

.Die Grundlagen des maschinellen rnens im Finanz- und Rechnungswesen sind ein umfassender itfaden zum Verständnis der Möglichkeiten des maschinellen rnens im Finanz- und Rechnungswesen. Das Buch gibt einen Überblick über den aktuellen Stand der Technik, untersucht die Entwicklung des maschinellen rnens und sein Potenzial, den Ansatz des Finanzrisikomanagements zu revolutionieren, Aktienkurse vorherzusagen und fundierte Entscheidungen unter Unsicherheit zu treffen. Mit zunehmender Vernetzung der Welt wird es wichtiger denn je, den technologischen Entwicklungsprozess und seine Auswirkungen auf die Menschheit zu verstehen. Die Notwendigkeit eines persönlichen Paradigmas der Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens ist entscheidend für das Überleben in einer sich schnell verändernden Welt. Dieses Buch hilft den sern, dieses Paradigma zu entwickeln, indem es eine vereinfachte und zugängliche Erklärung komplexer technischer Begriffe bietet, die es ihnen ermöglicht, Konzepte besser zu verstehen und auf reale Szenarien anzuwenden. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen des maschinellen rnens, einschließlich des rnens mit und ohne hrer, und enthält praktische Beispiele dafür, wie diese Techniken im Finanz- und Rechnungswesen eingesetzt werden. Es wird dann in fortgeschrittenere Themen wie neuronale Netze, Deep arning und natürliche Sprachverarbeitung vertieft und deren mögliche Anwendung im Finanzrisikomanagement, bei der Vorhersage von Unternehmensinsolvenzen, bei der Vorhersage von Aktienkursen und im Portfoliomanagement hervorgehoben. Eines der Hauptthemen des Buches ist die Bedeutung der Anpassung an neue Technologien und Ansätze zu deren Erforschung. Der Autor betont die Notwendigkeit eines flexiblen Denkens und einer Offenheit für Veränderungen sowie die Fähigkeit, die Auswirkungen dieser Technologien auf Unternehmen und die Gesellschaft als Ganzes zu analysieren und zu verstehen. Dazu gehört nicht nur die Beherrschung technischer Fähigkeiten, sondern auch ein breiteres Verständnis der ethischen und sozialen Auswirkungen des maschinellen rnens in den Bereichen Finanzen und Rechnungswesen.

Podstawy uczenia maszynowego w finansach i księgowości jest kompleksowym przewodnikiem do zrozumienia możliwości uczenia maszynowego w branży finansowej i księgowej. Książka zawiera przegląd obecnego stanu technologii, analizuje ewolucję uczenia maszynowego i jego potencjał do zrewolucjonizacji podejścia do zarządzania ryzykiem finansowym, przewidywania cen akcji i podejmowania świadomych decyzji w obliczu niepewności. W miarę jak świat staje się coraz bardziej połączony, ważniejsze niż kiedykolwiek staje się zrozumienie procesu rozwoju technologicznego i jego wpływu na ludzkość. Potrzeba osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy ma kluczowe znaczenie dla przetrwania w szybko zmieniającym się świecie. Książka ta pomaga czytelnikom rozwijać ten paradygmat, zapewniając uproszczone i dostępne wyjaśnienie złożonych terminów technicznych, pozwalając im lepiej zrozumieć koncepcje i zastosować je do scenariuszy rzeczywistych. Książka rozpoczyna się od wprowadzenia podstaw uczenia maszynowego, w tym nadzorowanego i niezabezpieczonego uczenia się, i zawiera praktyczne przykłady tego, jak metody te są stosowane w finansach i księgowości. Następnie zajmuje się bardziej zaawansowanymi tematami, takimi jak sieci neuronowe, głębokie uczenie się i przetwarzanie języka naturalnego, podkreślając ich potencjalne zastosowania w zarządzaniu ryzykiem finansowym, prognozowanie upadłości przedsiębiorstw, prognozowanie cen akcji i zarządzanie portfelem. Jednym z kluczowych tematów książki jest znaczenie przystosowania się do nowych technologii i podejść do ich badań. Autor podkreśla potrzebę elastycznego myślenia i otwartości na zmiany, a także zdolność do analizy i zrozumienia konsekwencji tych technologii dla biznesu i całego społeczeństwa. Obejmuje to nie tylko opanowanie umiejętności technicznych, ale także szersze zrozumienie etycznych i społecznych konsekwencji uczenia się maszynowego w finansach i księgowości.

The Basics of Machine arning in Finance and Accounting הוא מדריך מקיף להבנת האפשרויות של למידת מכונה בתעשיות הפיננסיות והחשבונאיות. הספר מספק סקירה של מצב הטכנולוגיה הנוכחי, בוחן את התפתחות למידת המכונה ואת הפוטנציאל שלה לחולל מהפכה בגישה לניהול סיכונים פיננסיים, לחזות את מחירי המניות ולקבל החלטות מושכלות לנוכח חוסר הוודאות. ככל שהעולם מתחבר יותר, הוא נעשה חשוב יותר מתמיד להבין את תהליך ההתפתחות הטכנולוגית ואת השפעתה על האנושות. הצורך בתפיסה אישית של התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני הוא חיוני להישרדות בעולם המשתנה במהירות. ספר זה מסייע לקוראים לפתח פרדיגמה זו על ידי מתן הסבר מפושט ונגיש של מונחים טכניים מורכבים, המאפשר להם להבין טוב יותר מושגים וליישם אותם על תרחישים בעולם האמיתי. הספר מתחיל בכך שהוא מציג את היסודות של למידת מכונה, כולל למידה מפוקחת ובלתי מפוקחת, ומכיל דוגמאות מעשיות של אופן השימוש בשיטות אלה במימון ובחשבונאות. לאחר מכן הוא מתעמק בנושאים מתקדמים יותר כגון רשתות עצביות, למידה עמוקה ועיבוד שפה טבעית, תוך הדגשת היישומים הפוטנציאליים שלהם בניהול סיכונים פיננסיים, חיזוי פשיטות רגל תאגידיות, חיזוי מחירי מניות וניהול תיקי השקעות. אחד הנושאים המרכזיים בספר הוא החשיבות של הסתגלות לטכנולוגיות חדשות וגישות למחקרם. המחבר מדגיש את הצורך בחשיבה גמישה ופתיחות לשינוי, וכן את היכולת לנתח ולהבין את ההשלכות של טכנולוגיות אלה לעסקים ולחברה בכללותה. זה כולל לא רק התמחות בכישורים טכניים, אלא גם הבנה רחבה יותר של ההשלכות האתיות והחברתיות של למידת מכונה במימון וחשבונאות.''

Finans ve Muhasebede Makine Öğreniminin Temelleri, finans ve muhasebe endüstrilerinde makine öğreniminin olanaklarını anlamak için kapsamlı bir kılavuzdur. Kitap, teknolojinin mevcut durumuna genel bir bakış sunmakta, makine öğreniminin evrimini ve finansal risk yönetimine yaklaşımda devrim yaratma, hisse senedi fiyatlarını tahmin etme ve belirsizlik karşısında bilinçli kararlar alma potansiyelini incelemektedir. Dünya birbirine daha bağlı hale geldikçe, teknolojik gelişme sürecini ve insanlık üzerindeki etkisini anlamak her zamankinden daha önemli hale geliyor. Modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin kişisel bir algı paradigmasına duyulan ihtiyaç, hızla değişen bir dünyada hayatta kalmak için çok önemlidir. Bu kitap, okuyucuların karmaşık teknik terimlerin basitleştirilmiş ve erişilebilir bir açıklamasını sağlayarak, kavramları daha iyi anlamalarını ve gerçek dünya senaryolarına uygulamalarını sağlayarak bu paradigmayı geliştirmelerine yardımcı olur. Kitap, denetlenen ve denetlenmeyen öğrenme de dahil olmak üzere makine öğreniminin temellerini tanıtarak başlar ve bu yöntemlerin finans ve muhasebede nasıl kullanıldığına dair pratik örnekler içerir. Daha sonra, sinir ağları, derin öğrenme ve doğal dil işleme gibi daha ileri konulara girerek, finansal risk yönetimi, kurumsal iflas tahmini, hisse senedi fiyat tahmini ve portföy yönetimindeki potansiyel uygulamalarını vurgulamaktadır. Kitabın ana konularından biri, yeni teknolojilere ve yaklaşımlara uyum sağlamanın önemi. Yazar, esnek düşünme ve değişime açıklık ihtiyacının yanı sıra, bu teknolojilerin bir bütün olarak iş dünyası ve toplum için sonuçlarını analiz etme ve anlama yeteneğini vurgulamaktadır. Bu sadece teknik becerilere hakim olmayı değil, aynı zamanda makine öğreniminin finans ve muhasebedeki etik ve sosyal etkilerini daha geniş bir şekilde anlamayı da içerir.

The Basics of Machine arning in Finance and Accounting هو دليل شامل لفهم إمكانيات التعلم الآلي في الصناعات المالية والمحاسبية. يقدم الكتاب لمحة عامة عن الوضع الحالي للتكنولوجيا، ويفحص تطور التعلم الآلي وإمكانية إحداث ثورة في نهج إدارة المخاطر المالية، والتنبؤ بأسعار الأسهم واتخاذ قرارات مستنيرة في مواجهة عدم اليقين. وعندما يصبح العالم أكثر ترابطا، يصبح من المهم أكثر من أي وقت مضى فهم عملية التطور التكنولوجي وأثرها على البشرية. إن الحاجة إلى نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة أمر بالغ الأهمية للبقاء في عالم سريع التغير. يساعد هذا الكتاب القراء على تطوير هذا النموذج من خلال تقديم شرح مبسط ويمكن الوصول إليه للمصطلحات التقنية المعقدة، مما يسمح لهم بفهم المفاهيم بشكل أفضل وتطبيقها على سيناريوهات العالم الحقيقي. يبدأ الكتاب بتقديم أساسيات التعلم الآلي، بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، ويحتوي على أمثلة عملية لكيفية استخدام هذه الأساليب في التمويل والمحاسبة. ثم يتعمق في موضوعات أكثر تقدمًا مثل الشبكات العصبية، والتعلم العميق، ومعالجة اللغة الطبيعية، وتسليط الضوء على تطبيقاتها المحتملة في إدارة المخاطر المالية، والتنبؤ بإفلاس الشركات، والتنبؤ بأسعار الأسهم، وإدارة المحافظ. أحد الموضوعات الرئيسية للكتاب هو أهمية التكيف مع التقنيات والنهج الجديدة لدراستها. ويشدد المؤلف على الحاجة إلى التفكير المرن والانفتاح على التغيير، فضلاً عن القدرة على تحليل وفهم عواقب هذه التكنولوجيات على الأعمال التجارية والمجتمع ككل. وهذا لا يشمل فقط إتقان المهارات التقنية، ولكن أيضًا فهم أوسع للآثار الأخلاقية والاجتماعية للتعلم الآلي في التمويل والمحاسبة.

재무 및 회계의 기계 학습 기초는 금융 및 회계 산업에서 기계 학습의 가능성을 이해하기위한 포괄적 인 가이드입니다. 이 책은 현재 기술 상태에 대한 개요를 제공하고 기계 학습의 진화와 재무 위험 관리에 대한 접근 방식을 혁신하고 주가를 예측하며 불확실성에 직면 한 정보에 입각 한 결정을 내릴 수있는 잠재력을 검토합니다. 세계가 서로 연결됨에 따라 기술 개발 과정과 인류에 미치는 영향을 이해하는 것이 그 어느 때보 다 중요해집니다. 현대 지식 개발의 기술 프로세스에 대한 개인적인 인식 패러다임의 필요성은 빠르게 변화하는 세상에서 생존하는 데 중요합니다. 이 책은 독자들이 복잡한 기술 용어에 대한 간단하고 접근 가능한 설명을 제공하여 개념을 더 잘 이해하고 실제 시나리오에 적용 할 수있게함으로써이 패러다임을 개발할 수 있도록 도와줍니 이 책은 감독 및 감독되지 않은 학습을 포함하여 머신 러닝의 기본 사항을 소개하는 것으로 시작하며 이러한 방법이 재무 및 회계에 어떻게 사용되는지에 대한 실질적인 예를 포함합 그런 다음 신경망, 딥 러닝 및 자연어 처리와 같은 고급 주제를 탐구하여 재무 위험 관리, 기업 파산 예측, 주가 예측 및 포트폴리오 관리에 대한 잠재적 응용 프로그램을 강조합니다. 이 책의 주요 주제 중 하나는 새로운 기술에 적응하고 연구에 접근하는 것이 중요하다는 것입니다. 저자는 유연한 사고와 변화에 대한 개방성의 필요성뿐만 아니라 비즈니스와 사회 전체에 대한 이러한 기술의 결과를 분석하고 이해할 수있는 능력을 강조합니다. 여기에는 기술 능력을 습득 할뿐만 아니라 재무 및 회계에서 기계 학습의 윤리적 및 사회적 영향에 대한 광범위한 이해도 포함됩니다.

財務会計における機械学習の基礎は、財務および会計業界における機械学習の可能性を理解するための包括的なガイドです。この本では、技術の現状を概観し、機械学習の進化と金融リスク管理へのアプローチに革命をもたらす可能性を検討し、株価を予測し、不確実性に直面して情報に基づいた意思決定を行う。世界が相互に連結されるにつれて、技術開発のプロセスと人類への影響を理解することがこれまで以上に重要になります。急速に変化する世界での生存のためには、現代の知識の発展の技術的プロセスの認識の個人的なパラダイムの必要性が不可欠です。この本は、複雑な技術用語の簡略化されたアクセス可能な説明を提供することにより、読者がこのパラダイムを開発するのに役立ちます。この本は、監督された学習や監視されていない学習を含む機械学習の基礎を紹介することから始まり、これらの方法が財務や会計でどのように使用されているかの実例が含まれています。その後、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、自然言語処理などのより高度なトピックを掘り下げ、金融リスク管理、企業倒産予測、株価予測、ポートフォリオ管理における潜在的な応用を強調しています。本書の主要なトピックの1つは、彼らの研究への新しい技術とアプローチに適応することの重要性である。柔軟な発想と変化への開放性、そしてこれらの技術がビジネスや社会全体に及ぼす影響を分析し理解する能力が必要であることを強調している。これには、技術的なスキルを習得するだけでなく、財務や会計における機械学習の倫理的および社会的影響についての広範な理解も含まれます。

.金融和会计机器学习的基础是了解金融和会计行业机器学习机会的全面指南。该书概述了现代技术状况，探讨了机器学习的演变及其改变金融风险管理方法，预测股票价格以及在不确定性下做出明智决策的潜力。随着世界日益相互联系，了解技术发展及其对人类的影响比以往任何时候都更加重要。对现代知识发展的过程感知个人范式的需求对于在一个快速变化的世界中生存至关重要。这本书通过对复杂的技术术语提供简化和负担得起的解释，使读者能够更好地理解概念并将其应用于真实场景，从而帮助读者发展这种范式。本书首先介绍了机器学习的基本知识，包括与老师和无老师一起学习，并提供了如何在财务和会计学中使用这些技术的实用示例。然后，他深入研究了神经网络，深入学习和自然语言处理等更高级的主题，强调了它们在金融风险管理，公司破产预测，股票价格预测和投资组合管理中的潜在应用。该书的主要主题之一是适应新技术的重要性和研究方法。作者强调了灵活思考和开放变革的必要性，以及分析和理解这些技术对企业和整个社会影响的能力。这不仅包括掌握技术技能，而且还包括对机器学习在财务和会计中的伦理和社会影响的更广泛理解。