Троценко, О. І.2022-07-262022-07-262022Троценко 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.https://openarchive.nure.ua/handle/document/20807В 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.ukнейронна мережапрогнозуванняanacondaархітектура мережіpythonOther