Opracowanie w ramach usługi Algopolis.Ai hybrydowych modeli predykcyjnych w kombinacji Machine Learning z Deep Learning na potrzeby generowania strategii inwestycyjnych na rynkach finansowych wraz z metodami optymalizacji operacji obliczeniowych na dowolnych zbiorach danych z zakresu Big Data
Numer_referencyjny_programu_pomocowego: SA.41471(2015/X) Przeznaczenie_pomocy_publicznej: art. 25 rozporządzenia KE nr 651/2014 z dnia 17 czerwca 2014 r. uznające niektóre rodzaje pomocy za zgodne z rynkiem wewnętrznym w stosowaniu art. 107 i 108 Traktatu (Dz. Urz. UE L 187/1 z 26.06.2014).Projekt dotyczy opracowania innowacji produktowej w postaci: 1) zestawu prototypów modeli hybrydowych wiążących Artificial Intelligence, Deep Learning oraz Reinforcement Learning z tradycyjnymi metodami Machine Learning o nowej jakości predykcyjnej dedykowanych dla rynku kapitałowego jak i instrumentów rynku długu; 2) systemu do automatycznego cache`ingu wyników obliczeń w oparciu o technologię persistent memory służącego optymalizacji operacji obliczeniowych na dowolnych bazach danych i dedykowanego zarówno rynkom finansowym, jak i całej branży Data Science (praca na dużych zbiorach danych). Ad. 1 Rozwiązanie dzięki zastosowanu podejścia hybrydowego łączącego zalety uniwersów w postaci Machine Learningu i Deep Machine Learnignu pozwoli uzyskiwać zyski skorygowane o ryzyko wyższe niż indeks giełdowy. Dzięki budowie modeli Deep Learning walidujących/odrzucających predykcje modeli klasycznych – Spółka uzyska większą dokładność predykcji, w stosunku do predykcji generowanych przez tylko jedną z klas algorytmów. Ad. 2 Rozwiązanie opiera się o koncepcję “results caching”, tj. automatyzację cache`owania wyników obliczeń (inteligentną automatyczną memoizację) opartą o ultraszybką bazę danych wyników obliczeń umiejscowioną w persistent memory. Umożliwi ono optymalizację procesów obliczeniowych danych z zakresu Big Data dzięki opracowaniu prototypów dekoratora oraz cache crowler'a. Osiągnięcie rezultatu Projektu będzie wynikiem zaplanowanych prac B+R obejmujących 3 etapy badań przemysłowych oraz 2 etapy prac rozwojowych. Realizacja Projektu przyczyni się do jednoczesnego poszerzenia dotychczasowej oferty Spółki (…).
Your project description
To add a photo, description, specify a location or attach other materials about the project, you should fill out the form below. After clicking the “send” button, a message will be sent to you e-mail asking for confirmation. You must accept to submit the form. The EU Dot Map Guidelines and consent to the processing of personal data. materials will be sent to the editor of the site, who will publish it on the website after verification test.