ML in financieel nieuws
Nieuwsstromen bevatten signalen die zelden als zodanig worden gelezen. Dit programma leert je hoe je taalmodellen en classificatietechnieken inzet om die signalen systematisch uit tekst te halen.
Wat je doorloopt
Zes modules, één doorlopende lijn
Tekstdata in financiële context
Hoe financieel nieuws structureel verschilt van andere tekstsoorten. Tokenisatie, stopwoordlijsten en domeinspecifieke woordenschat voor NLP-pijplijnen.
Van woorden naar vectoren
TF-IDF, Word2Vec en contextuele embeddings vergeleken op financiële corpora. Praktische keuzes op basis van corpusgrootte en rekencapaciteit.
Sentimentanalyse op nieuwsteksten
Trainen van een meerklassenclassificator op gelabelde financiële artikelen. Evaluatiemethoden die verder gaan dan accuracy: F1-score, confusion matrix, kalibratie.
FinBERT en fine-tuning
Gebruik van voorgetrainde transformermodellen voor financieel domein. Fine-tuning op een eigen dataset met beperkte gelabelde voorbeelden.
Automatisering van nieuwsverwerking
Ingestie, preprocessing en inferentie in één reproduceerbare pipeline. Omgaan met ontbrekende data, duplicaten en inconsistente bronformaten.
Modelprestaties beoordelen en verbeteren
Foutanalyse op echte nieuwsartikelen, herijking van drempelwaarden en documentatie van modelgedrag voor gebruik in professionele omgevingen.
Wat dit programma oplevert
Na afronding bouw je zelfstandig een classificatiepijplijn voor financieel nieuws. Je begrijpt welke modelkeuzes wél en niet werken op ongebalanceerde tekstcorpora, en je kunt die keuzes onderbouwen tegenover collega's of opdrachtgevers.
Het gaat niet om het halen van een certificaat, maar om het kunnen uitleggen van wat je model doet - en waarom het soms faalt. Dat onderscheid maakt het verschil in professionele toepassingen.
Voor wie dit programma geschikt is
Dit is geen introductiecursus. Je hebt basiskennis van Python nodig en enige vertrouwdheid met statistiek. Ervaring met machine learning is nuttig maar niet vereist - de modules bouwen stap voor stap op.
Het programma is geschikt voor data-analisten, ontwikkelaars en onderzoekers die financiële tekstdata professioneel willen verwerken. Het materiaal is taalonafhankelijk genoeg om ook buiten Nederland en België toepasbaar te zijn.
- Zelfstandig een NLP-pijplijn bouwen voor financiële teksten
- Transformermodellen fine-tunen op domeinspecifieke data
- Modelkeuzes onderbouwen met evaluatiemetrieken
Inschrijving en prijs
Eenmalige betaling. Inclusief alle modules, datasets en oefenmateriaal. Geen verborgen kosten, geen abonnement.