Usporedba efikasnosti predikcija financijskih vremenskih serija "Učenjem s učiteljem" i "Učenja s kritikom"

završni rad

• Naslov (engleski): Efficiency comparison of predicting financial time series using "Supervised learning" and "Recurrent learning"
• Autor: Leonardo Kokot
• Mentor: Siniša Srbljić (mentor)
• Član povjerenstva: Siniša Srbljić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Adrian Satja Kurdija (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Miroslav Popović (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2018-07-13, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Opisati "Učenje s učiteljem" i "Učenje s kritikom" tehnike učenja u umjetnoj inteligenciji.
Izgraditi i objasniti modele za predikciju financijskih serija.
Prikupiti podatke za učenje i testiranje izgrađenih modela.
Trenirati navedene modele koristeći podatke za učenje.
Dobiti rezultate efikasnosti predikcija na temelju testnih podataka.
Usporediti rezultate izgrađenih modela.

Sažetak (engleski)

Describe Supervised learning and Reinforcement learning techniques.
Build models used for financial time series prediction. Train models using real
financial time series data. Calculate model efficiency on test data. Compare different models.

• Ključne riječi: Učenje; učiteljem; potporno; predikcija; vremenskih; nizova
• Ključne riječi (engleski): Supervised; learning; reinforcement; prediction; time; series
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:415620
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: preddiplomski; Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2019-03-13 21:37:34