Biblioteka mrunner do uruchamiania treningu eksperymentów

<p><strong>Prace badawczo-rozwojowe nad wypracowaniem algorytmu do analizy i prognozowania szeregów czasowych za pomocą innowacyjnych metod sztucznej inteligencji. <u>Projekt nr RPMA.01.02.00-14-B326/18.</u></strong></p> <p style="margin-left:0in; margin-right:0in">Głównym celem  projektu jest opracowanie algorytmu noszącego znamiona zdolności do samodzielnego uczenia się oraz analizy gry giełdowej. Realizacja projektu obejmie etap badań przemysłowych oraz prac rozwojowych związanych ze zbadaniem oraz opracowaniem aplikacji opartej na opisanym algorytmie, jako produktu gotowego do implementacji u klienta.</p> <p style="margin-left:0in; margin-right:0in">Realizacja projektu pn. „Prace badawczo-rozwojowe nad wypracowaniem algorytmu do analizy i prognozowania szeregów czasowych za pomocą innowacyjnych metod sztucznej inteligencji”, przyczyni się do opracowania rozwiązania innowacyjnego w skali międzynarodowej. Harmonogram projektu, zakłada zwieńczenie go stworzeniem ostatecznej dokumentacji technicznej rozwiązania oraz demonstracją prototypu.</p> <p style="margin-left:0in; margin-right:0in">Opracowany algorytm nosił będzie znamiona zdolnego do samodzielnego uczenia się oraz analizy gry giełdowej. Rozwiązanie oparte na technologii „reinforcement learning”, na podstawie danych historycznych takich jak: ceny akcji, news, sentymenty rynkowe, dane fundamentalne, będzie zdolne prognozować zmiany kursu instrumentów finansowych i dobierać optymalną strategię inwestycyjną. Przedmiotem projektu są prace badawczo – rozwojowe podzielone na trzy etapy. Pierwsze dwa stanowiły będą badania przemysłowe, w zakresie: opracowania optymalnej koncepcji rozwiązania oraz algorytmu. Następnie w ramach prac rozwojowych, wytworzony zostanie prototyp agenta.</p> <p style="margin-left:0in; margin-right:0in">Prace realizowane będą przez zespół badawczy BIZ ON Sp. z o.o.  oraz jednostkę naukową na zasadach podwykonawstwa w siedzibie Wnioskodawcy zlokalizowanej w Warszawie.  Beneficjent zleci Podwykonawcy analizę autoencoderów dla algorytmów uczenia ze wzmocnieniem i ich implementacji dla prognozowania szeregów czasowych Instytutowi Matematycznemu PAN.</p> <p> </p>