پیش بینی نقدشوندگی بورس تهران با استفاده از مدل های یادگیری عمیق پایتون

سایت خانه پروژه یکی از بزرگترین سایتهای فروش فایل و پروژه در کشور است که با قرار دادن هزاران پروژه در حوزه ها و رشته های مختلف به مرجعی برای دانشجویان و شرکت های تجاری برای دریافت پروژه های آماده تبدیل شده است.در زیر پروژه ای آماده با موضوع” پیش بینی نقدشوندگی بورس تهران با استفاده از مدل های یادگیری عمیق پایتون”برای شما عزیزان 1669017398489_TMdatasetاطق دنیا محبوبیت دارد.

با رشد علم داده، محبوبیت زبان برنامه نویسی پایتون به عنوان یک زبان علمی اوج گرفت. کتابخانه‌های «یادگیری ماشین» (Machine Learning) بسیار زیادی به زبان برنامه نویسی پایتون نوشته شده‌اند. در عین حال، ابزارهای زیادی نیز با فراهم آوردن امکان استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون، انجام پروژه‌ یادگیری ماشین  و انجام پروژه یادگیری عمیق را آسان‌تر می‌سازند.یکی از کتابخانه های معروف آن opencv است که برای انجام پروژه opencv نیاز به دانش بیشتری از این زبان دارید.

یادگیری عمیق :

یادگیری عمیق (Deep Learning) بخشی از روش‌های یادگیری ماشین است که بر روش‌هایی تمرکز دارد که مبتنی بر شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial neural network) هستند. یادگیری عمیق به رایانه‌ها می‌آموزد آنچه را که به طور طبیعی برای انسان انجام می‌شود، انجام دهند.

توضیحات پروژه :

عنوان :  پیش بینی نقدشوندگی بورس تهران با استفاده از مدل های یادگیری عمیق پایتون

در این پروژه یک پروژه آماده یادگیری ماشین با پایتون می باشد.

موضوع: پیش بینی نقدشوندگی بورس تهران با استفاده از مدل های یادگیری عمیق
رشته تحصیلی : مدیریت مالی
توضیحات پروژه :
هدف این کار پیش بینی نقدشوندگی بورس تهران با استفاده از مدل های یادگیری عمیق هست.
اطلاعات ورودی شامل داده های 5 معیار مختلف نقدشوندگی برای بازه زمانی 7 ساله است و تنها یک معیار پیش بینی می شود. به اینصورت که نقدشوندگی یک روز بعد با استفاده از اطلاعات 14 روز معاملاتی گذشته پیش بینی می شود.
در اینجا یکبار از الگوریتم پرسپترون چند لایه (MLP) و بار دیگر یک الگوریتم ترکیبی یادگیری عمیق (MDL) به کار می رود.
به منظور محاسبه خطای پیش بینی مدل ها، معیارهای میانگین قدرمطلق خطا (MAE) و میانگین مربعات خطا (MSE) محاسبه شده و ساختار شبکه (تابع فعالسازی و تعداد نورون ها و ….) باید طوری تغییر کند که حداقل خطا حاصل شود.
نمونه شامل 22 سهم بوده و تمام مراحل برای هر سهم انجام می شود. در نهایت خروجی های هر سهم و اطلاعات ساختار شبکه و توضیحات مربوطه در قالب یک فایل گزارش ارائه شده است.

نحوه خرید و دانلود فایلهای پروژه :

جهت دانلود فایل های این پروژه ابتدا آن را از طریق لینک خرید به سبد خرید خود اضافه کنید و بعداز آن به سبد خرید رفته و مراحل پرداخت هزینه را تکمیل نمایید.

به محض واریز هزینه پروژه“پیش بینی نقدشوندگی بورس تهران با استفاده از مدل های یادگیری عمیق پایتون”لینک دانلود پروژه به شما نمایش داده می شود.

فایل های پروژه بصورت 100% تست شده و تمامی فایلها سالم می باشند.

سفارش پروژه مشابه :

اگر این پروژه نیازهای شما را برطرف نمی کنید میتوانید به تلگرام ، واتساپ یا ایتای شماره 09190974553 پیاده دهید و یا به صفجه انجام پروژه پایتون  و انجام پروژه یادگیری عمیق (deep learning) مراجعه نموده و از طریق راه های گفته شده توضیحات پروژه خود را برای ما ارسال نمایید.

مشاهده و خرید پروژه های مشابه :

در سایت خانه پروژه می توانید پروژه های مشابه زیادی را مشاهده و درصورتی که با نیازتان همخوانی داشت آن را خریداری و دانلود نمایید.جهت مشاهده این پروژه ها به صفحه پروژه های آماده پایتون   و پروژه های آماده یادگیری عمیق مراجعه نمایید.