Нейромережевий підхід до вирішення задач прогнозування  цін цифрового активу

Троценко, О. І.

Публікація:
Нейромережевий підхід до вирішення задач прогнозування цін цифрового активу

dc.contributor.author	Троценко, О. І.
dc.date.accessioned	2022-07-26T15:36:51Z
dc.date.available	2022-07-26T15:36:51Z
dc.date.issued	2022
dc.description.abstract	В результаті проведених досліджень була побудована архітектура мережі та підібрані ваги таким чином, щоб мережа вирішувала поставлене завдання. Отримані результати використовуються для порівняння точності прогнозування цін цифрового активу на тестовому наборі даних. В якості програмної платформи використано Anaconda та мова програмування Python з бібліотеками машинного навчання Google Tensorflow та Keras. Пропонована розробка є корисною для пошуку найкращого часу для створення портфеля інвестицій у цифрових активах.	uk_UA
dc.identifier.citation	Троценко О. І. Нейромережевий підхід до вирішення задач прогнозування цін цифрового активу : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / О. І. Троценко ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2022. – 69 с.	uk_UA
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/20807
dc.language.iso	uk	uk_UA
dc.subject	нейронна мережа	uk_UA
dc.subject	прогнозування	uk_UA
dc.subject	anaconda	uk_UA
dc.subject	архітектура мережі	uk_UA
dc.subject	python	uk_UA
dc.title	Нейромережевий підхід до вирішення задач прогнозування цін цифрового активу	uk_UA
dc.type	Other	uk_UA
dspace.entity.type	Publication