Применение алгоритмов машинного обучения для моделирования биржевого агента
Создание модели автоматизированного биржевого агента, способной зарабатывать на совершении сделок по покупке и продаже финансовых инструментов на бирже. Генетические алгоритмы обучения для построения простых деревьев решений и объединения их в ансамбли.
Подобные документы
Многослойные нейронные сети и алгоритмы их обучения. Персептрон, системы типа Адалайн, алгоритм обратного распространения ошибки. Нечеткие множества и нечеткий вывод. Генетические алгоритмы и традиционные методы оптимизации. Модули нейронного управления.
книга, добавлен 18.01.2011Статья посвящена анализу отношений, в которых участвует электронный агент. Исследуются подходы к понятию электронного агента как к компьютерной программе и системе, проводится сравнительная характеристика электронного агента с "традиционным" агентом.
статья, добавлен 10.12.2021Описание подходов к упорядочению текстов выдачи поисковой системы по близости к запросу с использованием модели машинного обучения, основанной на сравнении деревьев синтаксического разбора. Результаты использования выборки запросов на английском языке.
статья, добавлен 19.01.2018- 29. Оценка убежденности об уровне информированности интеллектуального агента в задаче нечеткого выбора
Оценка уровня убежденности агента относительно ситуации целеустремленного выбора в условиях неполноты и неопределенности информации. Введение меры степени уверенности агента в адекватности субъективных представлений, ценность дополнительной информации.
статья, добавлен 19.01.2018 Предсказание трехмерной структуры белка. Предсказание матрицы контактов белка с помощью информации об ограничениях, содержащейся в матрице контактов. Применение моделей машинного обучения XGBoost, CatBoost, Logistic Regression, CNN, ResNet, BiLSTM, LSTM.
дипломная работа, добавлен 25.08.2020Анализ открытой модели представления знаний о ситуации, включающей понятийное и функциональное описание условия. Разработка человеко-машинного интерфейса построения и настройки моделей, визуализации, объяснения и интерпретации результатов моделирования.
автореферат, добавлен 27.09.2018Рассмотрение машинного обучения для классификации комментариев в рамках курсового проекта по дисциплине "Machine Learning. Обучающиеся технические системы". Автоматическое определение эмоциональной окраски (позитивный, негативный) текстовых данных.
статья, добавлен 19.02.2019Исследование задачи машинного обучения. Распознавание на изображении образа кошки. Пример распознавания лиц на Facebook. Пример простейшей схемы нейросети. Пример отображения некоторых архитектур нейросетей. Анализ программ-поисковиков в Интернете.
статья, добавлен 13.03.2019Построение дерева принятия решений: создание модели, по которой можно классифицировать случаи. Алгоритм построения бинарного дерева решений: дихотомической классификационной модели. Применение матричной алгебры для решения задач экономического содержания.
статья, добавлен 22.03.2019Проблема выбора оптимального метода подбора персонифицированного лечения пациента. Исследование метода взвешенных исходов для анализа выживаемости на выборке пациентов с детским лимфобластным лейкозом. Применение данных для машинного обучения нейросети.
дипломная работа, добавлен 27.08.2016Разработка новых методов решения проблемы предсказывания (определения) цен акций на фондовом рынке с помощью технологии датамайнинга и машинного обучения, а именно нейронных сетей как инструмента имитации агента, торгующего на фондовом или другом рынке.
дипломная работа, добавлен 26.08.2016Рассматриваются алгоритмы обучения нейронной сети: градиентный спуск с постоянным шагом и метод сопряженных градиентов (алгоритм Флетчера-Ривса). Расчет значения минимизируемой целевой функции ошибки полученной на тестовой выборке после обучения.
статья, добавлен 29.04.2018Теоритические аспекты и модели машинного обучения. Получение и интерпретация визуальной информации. Цели и задачи идентификации объектов по фотографиям. Использование искусственной нейронной сети Keras для распознавания ос и пчел от других насекомых.
курсовая работа, добавлен 06.03.2022Построение гибкой модели образовательных объектов. Разработка технологий автоматизации основных процессов корпоративного обучения. Использование шаблонов тестов. Механизм трансформации объектов. Выбор технической реализации систем дистанционного обучения.
автореферат, добавлен 25.07.2018- 40. Прогнозирование котировок финансовых инструментов с помощью нейронных сетей и машинного обучения
Анализ существующих решений в прогнозировании котировок. Программные комплексы для автоматической торговли на основе нейронных сетей. Составление плана проектирования программного комплекса. Разработка резюме проектирования остальных обработчиков.
контрольная работа, добавлен 30.08.2016 Предсказание класса двугранных углов основного каркаса в крупноблочной модели белка посредством их классифицирования, которые впоследствии можно использовать в качестве начального приближения для построения 3D структуры аминокислотной последовательности.
дипломная работа, добавлен 18.09.2020Анализ построения модели системы пропуска сотрудника на работу. Применение современных информационных технологий и средств автоматизированного проектирования, с использованием вербального, графоаналитического и формализованного языков моделирования.
курсовая работа, добавлен 26.08.2017Исследование методов машинного обучения для автоматического выявления вирусной активности в вычислительных системах. Наивный байесовский подход, методы опорных векторов, ближайших соседей, построения деревьев решений. Искусственные нейронные сети.
дипломная работа, добавлен 23.09.2018- 44. Первичные профессиональные умения и навыки по профессии "Оператор электронно-вычислительных машин"
Построение математической модели и алгоритма решения задачи при помощи применения метода линейных алгоритмов. Использование разветвляющихся алгоритмов при решении задач, применение циклических алгоритмов. Алгоритмы обработки информационных массивов.
отчет по практике, добавлен 22.06.2011 Разработка методологии анализа сигналов с использованием технологии Data Mining, алгоритмов сегментации сигналов, классификации их элементов и построения структурной модели. Создание программного обеспечения, реализующего предложенные алгоритмы.
автореферат, добавлен 31.07.2018Обучение с учителем и формальная запись задачи классификации. Каскадный классификатор, выбор предметной области и обзор реализаций методов машинного обучения. Мобильные платформы и изучение инструментов разработки. Обучение каскадного классификатора.
дипломная работа, добавлен 11.07.2016Анализ предметной области речного порта г. Херсона, построение концептуальной модели. Выделение атрибутов, типы связи между ними. Проектирование базы данных "Организация работы судового агента" с использованием программных средств Microsoft Accesses.
курсовая работа, добавлен 02.12.2013Построение и обучение нейронных сетей, которые смогут обучиться для успешного прохождения компьютерных игр. Эволюционный и генетический алгоритмы обучения нейронной сети. Сравнительный анализ самообучающихся алгоритмов на основе платформы OpenAI.
дипломная работа, добавлен 01.09.2017Общая структура топологии применения генетических алгоритмов для обучения нейронных сетей. Методы и алгоритмы предварительной подготовки данных, расчета структуры нейросети и модифицированных методов обучения, проверки работы на валидационной выборке.
статья, добавлен 12.05.2017Свойства и структура нейронных сетей, их применение в сфере компьютерных технологий. Поиск путей увеличения скорости протекания процесса обучения. Анализ зависимость ошибки обучения от сложности структуры персептрона и количества нейронов в скрытом слое.
статья, добавлен 03.02.2021