Generación de series de tiempo financieras sintéticas para "data augmentation" usando redes neuronales generativas adversarias (GAN)
Los modelos GAN se han usado de forma exitosa para realizar aumento de datos en problemas relacionados con imágenes, audio y video, pues logran representar adecuadamente las propiedades de los datos reales, pero incorporando suficiente diversidad en los datos sintéticos generados como para poder mej...
- Autores:
-
Villarraga Ossa, Edwin Fernando
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/79374
- Palabra clave:
- 000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::006 - Métodos especiales de computación
Finanzas - Modelos estocásticos
Análisis de series de tiempo
Análisis estocástico
Redes Neuronales
Simulación
Modelo generativo
GAN
Data Augmentation
Overfitting
Deep Learning
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional