Réseaux CNN : Une classification plus précise
La structure du modèle hybride CNN-LSTM-ATT
De meilleures performances avec le modèle hybride CNN-LSTM-ATT
Le deep learning réinvente
détection et prévision des risques
Créé le
19.02.2024-
Mis à jour le
22.02.2024La gestion des risques financiers est en pleine mutation grâce à l’intégration des méthodes d’apprentissage profond. Trois cas d’application sont à cet égard particulièrement probants.
Au sein du secteur financier, l’intégration croissante du machine learning et du deep learning, ou apprentissage profond, est en train de transformer significativement la gestion des risques : risque de marché, le risque de crédit, le risque de taux et les risques opérationnels.
Des recherches récentes ont mis en lumière l’efficacité accrue et la pertinence croissante des modèles de deep learning, pour leur capacité à traiter des ensembles de données complexes et à modéliser les relations non linéaires qui sous-tendent les systèmes financiers. Ces caractéristiques font d’eux des outils de prédiction ...
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