Прогнозування руху цін з потоку замовлень
Вантажиться...
Дата
2023
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
У тезах розглянуто один з найбільш перспективних методів аналізу та прогнозування руху цін з потоку замовлень, а саме визначення та побудову архітектури нейронної мережі машинного
навчання. Наразі технології машинного навчання та штучного інтелекту ефективно використовуються в економічній, фінансовій, біржової сферах, у тому числі в ігровій, де є можливість продажу внутрішньоігрової валюти та предметів на вторинному ринку. У тезах проаналізовано використання машинного навчання у прогнозуванні руху цін, архітектурні рішення, а також перспективи застосування досліджень.
Опис
Кравченко П. К. Прогнозування руху цін з потоку замовлень / П. К. Кравченко, І. В. Бурлаченко, В. В. Онацький // Комп'ютерні ігри та мультимедіа як інноваційний підхід до комунікації : матеріали ІІI Всеукр. наук.-техн. конф. молодих вчених, аспірантів та студентів, Одеса, 28-29 жовт. 2023 р. / Одес. нац. технол. ун-т. – Одеса, 2023. – С. 191-193: рис. – Бібліогр.: 5 назв.
Ключові слова
рух цін, замовленя, машинне навчання, ціновий напрямок