Класифікація контенту фінансових новин на основі машинного навчання
Вантажиться...
Дата
2023
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація складається зі: вступу; 5 розділів (“Аналіз існуючих рішень”, “Інструменти для розробки моделей машинного навчання”, “Побудова моделей класифікації”, “Обчислювальні експерименти” і “Розробка стартап-проекту”), висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 31 джерела; 22 рисунки; 23 таблиць та додатка. Загальний обсяг роботи 119 сторінок.
Актуальність теми дослідження. У сучасному швидкоплинному світі фінансів, здатність швидко і точно аналізувати статті і новини має першочергове значення. Фінансові новини містять цінну інформацію, яка може суттєво впливати на ринки, впливати на торгові рішення та формувати настрої інвесторів. Однак величезний обсяг і складність фінансових даних роблять аналіз вручну непрактичним. Машинне навчання, як підмножина штучного інтелекту, дозволяє комп'ютерам вчитися на основі даних, виявляти закономірності та приймати рішення без явного програмування. У сфері класифікації фінансових новин вищезазначені алгоритми можна навчити класифікувати контент новин за попередньо визначеними настроями або темами, надаючи своєчасну інформацію та допомагаючи в процесах прийняття рішень.
Опис
Ключові слова
фінансові новини, NLP, класифікація, машинне навчання, Logistic regression, SVM, Random Forest, Naïve Bayes, DNN, CNN, RNN, financial news, classification, machine learning
Бібліографічний опис
Алі-Шах, І. Г. Класифікація контенту фінансових новин на основі машинного навчання : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки / Алі-Шах Імран Гохарович. – Київ, 2023. – 119 с.