| Tipo di tesi | Tesi di laurea magistrale | ||||||||||||||||||||||||||||||
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| Autore | ZURLI, ALBERTO | ||||||||||||||||||||||||||||||
| URN | etd-09292021-101407 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Titolo | Tecniche di Continual Learning applicate a serie temporali finanziarie | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Titolo in inglese | |||||||||||||||||||||||||||||||
| Struttura | Dipartimento di Ingegneria | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Corso di studi | Ingegneria Informatica (D.M.270/04) | ||||||||||||||||||||||||||||||
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| Parole chiave |
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| Data inizio appello | 2021-10-21 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Disponibilità | Accesso limitato: si può decidere quali file della tesi rendere accessibili. Disponibilità mixed (scegli questa opzione se vuoi rendere inaccessibili tutti i file della tesi o parte di essi) | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Data di rilascio | 2061-10-21 | ||||||||||||||||||||||||||||||
Riassunto analitico
Il Continual Learning è stato oggetto di grande interesse negli ultimi anni, fornendo importanti risultati nel campo della classificazione di immagini. In questa tesi si studiano e applicano i principali algoritmi di continual learning per valutare la loro efficacia su serie temporali finanziarie. In particolare ci si focalizzerà sulla capacità di salvare i principali pattern del mercato per confrontarli con l'andamento corrente di esso al fine di valutarne l'andamento futuro. |
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| Abstract | |||||||||||||||||||||||||||||||
| File |
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