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Kursprognose mit neuronalen Netzen

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Es wird gezeigt, wie die internen Datenfunktionen und Signalgenerierungen genutzt werden können, um eigene Neuronalen-Netz-Modelle für Kursprognosen aufzubauen. H20 wird dabei stellvertretend für die Anbindung der Lern-und Validierungsdaten aus ShareHolder heraus gezeigt. Andere der Gattung der Deep-Learning/ML-Systemen wie Caffe, Tensorflow sind jedoch ebenfalls anbindbar.

Short Description

Es wird gezeigt, wie die internen Datenfunktionen und Signalgenerierungen genutzt werden können, um eigene Neuronalen-Netz-Modelle für Kursprognosen aufzubauen. H20 wird dabei stellvertretend für die Anbindung der Lern-und Validierungsdaten aus ShareHolde

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