ट्रांसक्रिप्टोमिक्स: ओपन एक्सेस
खुला एक्सेस

अमूर्त

स्टॉक मूल्य पूर्वानुमान के लिए मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क का लाभ उठाना

कैरोलिना हॉफमैन-बेकिंग

प्रस्तुति की शुरुआत इस बात पर एक परिचय देने से होती है कि आज AI क्यों प्रासंगिक है, जो एल्गोरिदमिक प्रगति, बिग डेटा और प्रोसेसिंग पावर का पता लगाता है। इसके बाद यह वित्त में AI के लिए व्यावहारिक उदाहरणों का संदर्भ निर्धारित करता है। प्रस्तुति के केंद्र में स्टॉक मूल्य भविष्यवाणी के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और इसकी सीमाओं जैसे सांख्यिकीय स्थिरता और समय श्रृंखला डेटासेट पर वॉकथ्रू है, जो आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क के परिचय और वास्तुकला की ओर ले जाता है। अंत में AI के क्षेत्र में अनुकूलन दृष्टिकोण एनसेंबल थ्योरी के साथ समापन।