Аналіз та розробка методів машинного навчання для вирішення задач фінансової математики застосування

За результатами виконаної роботи, були досліджені та описані класичні та гібридні методи аналізу ЧР. Проведений порівняльний аналіз архітектури RNN-подібних моделей, а також розглянуті особливості моделі N-BEATS, яка використовує елементи DNN. Були спроектовані та натреновані відповідні моделі; проведено тестування та обчислення ключових метрик для визначення ефективності кожної з них. За результатами емпіричних досліджень, визначена найбільш ефективна NN для успішного вирішення поставленого завдання – GRU. Окреслені перспективи для подальшого дослідження в сфері фінансової математики з урахуванням отриманих результатів. Розглянуті способи обробки часових рядів є найбільш актуальними та широко розповсюдженими, а також легко розширюваними.

Кравченко Я. С. Аналіз та розробка методів машинного навчання для вирішення задач фінансової математики застосування : кваліфікаційна робота … бакалавра : 122 Комп’ютерні науки / Кравченко Ярослав Сергійович. – Київ, 2022. – 48 с.