• ВХОД

    •  

    Полное описание

    Алфимов, Валентин Андреевич. Применение машинного обучения с подкреплением к задаче принятия решений на финансовом рынке / В. А. Алфимов. - Текст : непосредственный // Актуальные проблемы современного строительства : материалы LXXIV Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, 5-9 апреля 2021 года : [в 2 ч.] / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет ; редакционная коллегия: Л. В. Груба (ответственный редактор) [и др.]. - Санкт-Петербург : СПбГАСУ, 2021. - Ч. 1. - С. 157-163. - Библиогр. в конце ст. - ISBN 978-5-9227-1194-4.

    ГРНТИ УДК
    06.54.5133:004.8
    28.23.25004.85

    Рубрики:
    Искусственный интеллект -- Применение в экономике
    Машинное обучение -- Применение

    Кл.слова (ненормированные): обучение с подкреплением -- машинное обучение -- искусственный интеллект -- процесс принятия решений -- финансовый рынок -- трейдинг
    Аннотация: Область искусственного интеллекта "обучение с подкреплением" начала бурно развиваться относительно недавно, однако уже достигнут определенный успех при применении данного аппарата адаптации к различным практическим задачам, таким как автоматизированное управление, автопилотирование, рекомендательные системы и др. Вопрос принятия решений в условиях сред с недетерминированным откликом представляет собой особый исследовательский интерес. Алгоритмы уже успешно доказали свой потенциал в играх Atari, демонстрируя показатели, превосходящие данные среднего человека, и в 2016 г. обыграли чемпиона мира по игре в го. В данной работе рассматривается применение алгоритмов обучения с подкреплением к принятию решений в условиях риска на примере дилинга на финансовом рынке.
    Доп. точки доступа:
    Груба, Л.В.\ред.\
    Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет

    Экз-ры полностью 5ab2018a409b5fdd782fc86e8e0f8bd6
    Нет сведений об экземплярах
    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -308536-866593)

    Шифр в сводном ЭК: 53f7e11dbdd5f5f7f5dd6fe04adcf93e




    Заказ фрагмента документа ₽