Search academic texts

Information × Registration Number 2124U001657, Article popup.category Бакалаврська робота Title popup.author Бондаренко Тимофій Андрійович popup.publication 01-01-2024 popup.source_user Електронний архів наукових та освітніх матеріалів КПІ ім. Ігоря Сікорського popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/69064 popup.publisher Київ Description Дипломна робота: 110 с., 10 рис., 6 табл., 48 посилань, 2 додатки. Об’єкт дослідження – графіки цін криптовалют. Предмет дослідження – методи та техніки машинного навчання для виявлення аномалій на графіках цін криптовалют. Мета роботи – розробка та оптимізація інтелектуальної системи для виявлення аномалій на графіках крипторинку, що сприяє забезпеченню стабільності та безпеки фінансових інвестицій. У дипломній роботі детально розглядаються різноманітні методології для ідентифікації аномалій, включаючи традиційні статистичні техніки, а також сучасні алгоритми, що базуються на машинному та глибокому навчанні. Особливу увагу приділено використанню нейронних мереж, які забезпечують ефективну обробку об'ємних даних і здатні виявляти складні і непрості зразки у поведінці ринку криптовалют. У роботі проведено аналіз, як різні зовнішні та внутрішні фактори впливають на точність і надійність використовуваних систем. Також визначено, які конкретні параметри можуть спотворювати результати аналізу, і на основі цього розроблено ряд рекомендацій. Ці рекомендації мають на меті оптимізувати процеси виявлення аномалій, що дозволить забезпечити більшу точність виявлення реальних аномалій та мінімізувати помилкові позитиви. Викладені методи і підходи сприяють зростанню ефективності виявлення аномалій та підвищують загальну надійність аналітичних систем на крипторинку. popup.nrat_date 2025-01-29 Close