dc.contributor | SANTOS, Fernanda Maria da Cunha | |
dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/6802596562404346 | |
dc.contributor | Araújo, Rafael Dias | |
dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/3067137114142725 | |
dc.contributor | Paulino, Alessandra Aparecida | |
dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/8756345494319305 | |
dc.creator | Pereira, João Vitor | |
dc.date | 2022-09-21T19:36:55Z | |
dc.date | 2022-09-21T19:36:55Z | |
dc.date | 2022-08-19 | |
dc.date.accessioned | 2023-09-28T21:08:53Z | |
dc.date.available | 2023-09-28T21:08:53Z | |
dc.identifier | PEREIRA, João Vitor. Aplicando redes neurais na predição de valores da moeda Bitcoin. 2022. 42 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2022. | |
dc.identifier | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/36140 | |
dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/9064882 | |
dc.description | Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) | |
dc.description | As Redes Neurais Recorrentes aplicadas à séries de dados temporais do mercado financeiro define-se por mais uma técnica de aprendizado de máquina promissora na previsão da movimentação das criptomoedas. A base de dados foi obtida por informações reais do mercado financeiro da criptomoeda Bitcoin. Assim, definiu-se modelos computacionais formados pelas redes neurais recorrentes Long short-term memory (LSTM) e Multilayer Perceptron e pelo K Nearest Neighbor (KNN), obtendo melhores resultados a rede neural recorrente com 72% de acurácia. | |
dc.format | application/pdf | |
dc.language | por | |
dc.publisher | Universidade Federal de Uberlândia | |
dc.publisher | Brasil | |
dc.publisher | Sistemas de Informação | |
dc.rights | Acesso Aberto | |
dc.subject | Bitcoin | |
dc.subject | Redes neurais artificiais | |
dc.subject | Aprendizado de máquinas | |
dc.subject | Redes neurais recorrentes | |
dc.subject | LSTM | |
dc.subject | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA | |
dc.title | Aplicando redes neurais na predição de valores da moeda Bitcoin | |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso | |