Transkriptomik: Offener Zugang

Transkriptomik: Offener Zugang
Offener Zugang

ISSN: 2329-8936

Abstrakt

Nutzung von maschinellem Lernen und künstlichen neuronalen Netzwerken zur Aktienkursvorhersage

Carolina Hoffmann-Becking

Die Präsentation beginnt mit einer Einführung, warum KI heute relevant ist, und geht zurück auf algorithmische Fortschritte, Big Data und Rechenleistung. Anschließend wird der Kontext praktischer Beispiele für KI im Finanzwesen dargestellt. Im Mittelpunkt der Präsentation steht die Einführung in maschinelle Lernalgorithmen zur Aktienkursvorhersage und ihre Einschränkungen wie statistische Stationarität und Zeitreihendatensätze, die zur Einführung und Architektur rekurrierender neuronaler Netze führen. Zum Abschluss wird mit der Ensembletheorie der Optimierungsansatz im Bereich der KI erläutert.

Haftungsausschluss: Diese Zusammenfassung wurde mithilfe von Tools der künstlichen Intelligenz übersetzt und wurde noch nicht überprüft oder verifiziert.
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