Giriş Yapay zeka ile finansal tahminleme, piyasanın geleceğini kesin olarak bilmek anlamına gelmez. Makine öğrenmesi modelleri geçmiş verideki istatistiksel ilişkileri öğrenerek belirli bir hedef için olasılık veya sayısal tahmin üretir. Finansal piyasalarda bu ilişkiler zamanla değiştiği için model performansı sabit…
Giriş Regression modeller, bir girdiden sürekli sayısal bir değer tahmin etmek için kullanılan makine öğrenmesi yöntemleridir. Ev fiyatı, satış miktarı, teslim süresi veya finansal getirinin beklenen büyüklüğü gibi çıktılar regression problemine örnektir. ML.NET tarafında farklı veri yapıları için SDCA, FastTree,…
Giriş ML.NET ile makine öğrenmesi, C# ve .NET ekosisteminden çıkmadan regression, classification, anomaly detection, forecasting ve benzeri modeller geliştirmeyi mümkün kılıyor. Ancak başarılı bir makine öğrenmesi projesini belirleyen şey hangi trainer’ın seçildiğinden çok problemin doğru tanımlanması, verinin hazırlanması ve modelin…