Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
https://krs.chmnu.edu.ua/jspui/handle/123456789/1324
Назва: | Інтелектуальна система фінансового прогнозування на основі технологій машинного навчання |
Інші назви: | автореферат магістерської дисертації на здобуття освітнього ступеня «магістр», спеціальність 122 «Комп'ютерні науки» |
Автори: | Васильєв, М. О. |
Ключові слова: | автореферат магістерська робота кафедра інтелектуальних інформаційних систем Гожий Олександр Петрович часовий ряд фінансовий ринок кластеризація препроцесинг машинне навчання класифікація ціновий шаблон градієнтний бустинг дерева рішень глибокі нейронні мережі |
Дата публікації: | 2020 |
Видавництво: | ЧНУ ім. Петра Могили |
Короткий огляд (реферат): | Магістерська наукова робота на здобуття освітньої кваліфікації «Магістр комп’ютерних наук» – Чорноморський національний університет імені Петра Могили, Миколаїв, 2020. Магістерська робота спрямована на дослідження методів машинного навчання для кластеризації та класифікації часових рядів. Розглянуті алгоритми машинного навчання: KNN, SVM, MLP, Дерево рішень, Наївний класифікатор Баєса, Градієнтний бустинг. Практичне значення результатів дослідження та розроблення полягає у можливості їх запровадження в практику для прогнозування динамічних фінансових часових рядів. Пояснювальна записка магістерської роботи складається зі вступу, п’яти розділів, висновків. У вступі визначається актуальність теми, сформульовані мета, об’єкт, предмет та завдання дослідження магістерської роботи. У першому розділі досліджується ринок курсів акцій та валют, що являться як об’єктом дослідження; проводиться аналіз його економічних показників та основних методів аналізу. У другому розділі проводиться аналіз існуючих методів та підходів прогнозування часових рядів для короткострокового прогнозування курсу валют. У третьому розділі досліджується метод кластеризації часових рядів та агрегування результатів (пошук барицентрів). Порівнюються різні алгоритми пошуку барицентрів. У четвертому розділі розглянуті основні алгоритми машинного навчання для задачі класифікації часових ряді. У п’ятому розділі описується архітектура розробленої програми та узагальнюються результати дослідження. |
Опис: | Васильєв М. О. «Інтелектуальна система фінансового прогнозування на основі технологій машинного навчання : автореф. дип. роботи на здобуття освітнього ступеня «магістр»: спец. 124 «Комп'ютерні науки» / М. О. Васильєв , ЧНУ ім. Петра Могили. - Миколаїв, 2020. - 14 с. |
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://localhost:8080/jspui/handle/123456789/1324 |
Розташовується у зібраннях: | Факультет комп'ютерних наук |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
Васильєв_Автореферат_601.pdf | 401.55 kB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.