Дослідження інтелектуальної системи класифікації волатильності валют за результатами машинного навчання

Ключові слова: інтелектуальна система, методи машинного навчання, класифікація, метрики оцінки якості класифікації, волатильність

Анотація

Розглядається процес класифікації та аналізу даних щодо волатильності валют використовуючи методи машинного навчання. Досліджуються  моделі та методи машинного навчання, а саме наївний баєсівський класифікатор та метод опорних векторів для вирішення задач класифікації на основі сформованого набору даних. Метою дослідження є розробка та дослідження інтелектуальної системи, яка здатна ефективно класифікувати рівень волатильності на валютних ринках. Робота спрямована на вивчення різних методів машинного навчання та класифікаторів на основі різних мір подібності, з метою визначення оптимального підходу для класифікації волатильності

Посилання

1. Yahoo. Yahoo Finance API [Електронний ресурс] / Yahoo
2. Preparing Your Dataset for Machine Learning: 10 Basic Techniques That Make Your Data Better. [Електронний ресурс]
3. Метрики в задачах машинного навчання. [Електронний ресурс]
4. Ставицький А.В. Класифікаційні метрики. [Електронний ресурс] / Ставицький А.В.
5. Classification in Machine Learning: What it is & Classification Models. [Електронний ресурс] ...
Опубліковано
2024-03-28
Як цитувати
Єськіна, А., & Кулаковська, І. (2024). Дослідження інтелектуальної системи класифікації волатильності валют за результатами машинного навчання. КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНІ ТЕХНОЛОГІЇ: ОСВІТА, НАУКА, ВИРОБНИЦТВО, (54), 92-102. https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2024-54-11
Розділ
Інформатика та обчислювальна техніка