Search results

...Finanzmärkte sind dynamisch und komplex. Data Augmentation kann helfen, Modelle robuster gegenüber diesen Veränderungen zu machen, indem es Variationen i === 3. Generative Modelle === ...

...d dann neue, ähnliche Daten zu generieren. Zu den prominentesten gehören [[Generative Adversarial Networks (GANs)]] und [[Variational Autoencoders (VAEs)]]. == Generative Modelle: Der Durchbruch in der Bildsynthese == ...

...hen Händlern jedoch nicht ausreichend Daten zur Verfügung, um zuverlässige Modelle zu erstellen und aussagekräftige Vorhersagen zu treffen. Hier kommt die [[ * **Eingeschränkte Modellkomplexität:** Komplexere Modelle, die potenziell genauere Vorhersagen liefern könnten, erfordern in der Reg ...

* '''Neuronale Netze (NN)''' (Neural Networks): Mathematische Modelle, die vom Aufbau des menschlichen Gehirns inspiriert sind. NN können komple * '''Overfitting''': AI-Modelle können an historische Daten angepasst werden, was bedeutet, dass sie in de ...

{{DISPLAYTITLE|Generative Adversarial Networks (GANs)}} '''Generative Adversarial Networks (GANs)''' sind eine Klasse von [[maschinellen Lernmode ...

* '''Variational Autoencoder (VAE):''' VAEs sind eine generative Art von Autoencoder, die eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über den laten [[Generative Modelle]] ...

* '''Generative Adversarial Networks (GANs):''' Bestehen aus zwei Netzwerken, einem Generat ...e der Wahrscheinlichkeit von "In the Money" Ergebnissen:''' Deep-Learning-Modelle können darauf trainiert werden, historische Marktdaten zu analysieren und ...

* '''Generative Adversarial Networks (GANs):''' GANs können ebenfalls für die Bildstilü * '''Generalisierung:''' Modelle, die auf einem bestimmten Stil trainiert wurden, generalisieren möglicherw ...

[[Generative Adversarial Networks (GANs)]] können verwendet werden, um realistische Kor [[No-Code AI]] ermöglicht es auch Nicht-Experten, Machine-Learning-Modelle für die Korrelationsanalyse zu erstellen und zu verwenden. ...