| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Informācijas tehnoloģija |
| Nosaukums |
Salīdzinošs pētījums par mašīnmācīšanās algoritmiem "Bitcoin" cenu prognozēšanai |
| Nosaukums angļu valodā |
A Comparative Study of Machine Learning Algorithms for Bitcoin Price Prediction. |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Sergejs Paršutins |
| Recenzents |
Žanis Bondars |
| Anotācija |
“Salīdzinošs pētījums par mašīnmācīšanās algoritmiem "Bitcoin" cenu prognozēšanai” pētījuma mērķis ir noteikt efektīvāko veidu, kā prognozēt Bitcoin cenu, un iegūt dziļāku izpratni par faktoriem, kas ietekmē prognozēšanas modeļu veiktspēju šajā kontekstā. Darbs sākas ar literatūras analīzi, izpētot dažādus Bitcoin aspektus, tostarp tā pamatprincipus, ieguves procesu un tirgus dinamiku. Tālāk tiek izpētītas mašīnmācīšanas metodes un pieejas, koncentrējoties uz mašīnmācīšanās principiem, it īpaši uz uzraudzītu mācīšanos un dziļo mācīšanos. Šim konkrētajam prognozēšanas uzdevumam tika apmācīti un pārbaudīti dažādi modeļi. Hiperparametru regulēšanai pētījumā tika implementēts Baijesa optimizācijas algoritms. Darbs noslēdzas ar atziņām par to, kā prognozēt Bitcoin cenu, izmantojot dažādus mašīnmācīšanās algoritmus, un faktoriem, kas ietekmē modeļu veiktspēju. |
| Atslēgas vārdi |
Atslēgas: Bitcoin, Dziļā mašīnmācīšanās, Baijesa optimizācija, Akciju tirdzniecība |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
Keys: Bitcoin, Deep Learning, Bayesian optimization, stock trading |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2023 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
29.05.2023 17:01:36 |
