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https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/2941
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Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
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dc.contributor.author | Stambouli, Mouadh | - |
dc.date.accessioned | 2019-11-14T11:41:46Z | - |
dc.date.available | 2019-11-14T11:41:46Z | - |
dc.date.issued | 2018 | - |
dc.identifier.uri | http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/2941 | - |
dc.description | 4.621.1.589 ; 114 p ; illustré | fr_FR |
dc.description.abstract | Cette thèse vise à étudier la possibilité de prédire les cours boursiers à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur. Il compare de nombreux algorithmes ML et DL et leurs performances. Afin d'analyser la qualité des modèles utilisés, les résultats finaux ont été comparés avec d'autres algorithmes de ML par l'application de tests statistiques d'importance. Une analyse de la qualité des résultats des différents algorithmes est présentée et discutée | fr_FR |
dc.language.iso | en | fr_FR |
dc.publisher | Univ Blida1 | fr_FR |
dc.subject | Machine Learning;Stock Markets | fr_FR |
dc.title | Application of Machine Learning and Deep Learning in Stock Markets | fr_FR |
Collection(s) : | Mémoires de Master |
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