ÜYE GİRİŞİ KAYIT OL
Açıklamalar

Ürün Özellikleri

Geleceğin teknolojisi olarak gösterilen yapay zekanın giderek daha fazla gündemimizi meşgul ettiği şu günlerde yapay sinir ağları ile finansı buluşturan bu kitap, okuyucuların yapay zeka teknolojilerini daha iyi özümsemesini sağlamayı hedeflemektedir Ekonometrik yöntemlerin ve yapay zeka teknolojilerinin sıklıkla kullanıldığı finansal uygulamaları temel alarak hazırlanan bu kaynak kitabın ilk yarısında teorik bilgiler sunulmuştur. İkinci yarısında ise tahmin ve sınıflandırmada kullanılan geleneksel analiz tekniklerinin yerine son zamanlarda çeşitli yapay zeka teknolojilerinin birleşimi olan hibrit yani melez yöntemleri temel alarak geliştirilen bir finansal uygulamaya yer verilmiştir. Bu uygulama ile çeşitli yapay zeka teknolojileri ile ekonometrik yöntemlerin güçlü yönlerini tek bir modelde barındırma yeteneğine sahip olan hibrit, yani melez modeller finansal verilere uygulanmış ve bu modellerin tahmin yetenekleri ve performansları karşılaştırılmıştır Bu eser sadece ekonometrisyenlere ve finans uzmanlarına değil, yapay zeka teknolojilerine ve uygulamalarına ilgi duyan tüm araştırmacılar ile yapay zeka teknolojilerinin sosyal bilimler alanlarında kullanımına ilgi duyan tüm lisans, yüksek lisans ve doktora öğrencilerine hitap etmeyi hedeflemektedir. Kitapta Bulunan Konu Başlıkları • Ekonometrik Yöntemlerin ve Yapay Zeka Teknolojilerinin Kullanıldığı Başlıca Finansal Uygulamalar • Geleneksel Ekonometrik Zaman Serisi Modelleri • Ekonometrik Yöntemler ve Çeşitli Yapay Zeka Teknolojileri İle Yapılmış Başlıca Çalışmalar • Çok Katmanlı Algılayıcı (Multilayeredperception) Modeli • Hibrit Modellerin Öngörü Performansı • NN–ARIMA Modeli Uygulanması ve Sonuçları • NN–MS–GARCH Modeli Uygulanması ve Sonuçları NN–GARCH Modeli Uygulanması ve Sonuçları

Boyutlar

0x0

Kağıt Tipi

1.Hamur

Kategori

Kitap Ders Kitapları Üniversite

Kullanıcı Yorumları

Bu kitabı henüz kimse eleştirmemiş.
Taksit Seçenekleri
3D Güvenli Alış Veriş
Taksit Sayısı
Taksit tutarı
Genel Toplam
1
17,15   
17,15   
×
Kapat