L'apprentissage profond pour la finance

Chapitre 8. Deep Learning pour la prédiction de séries temporelles I

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Deep Learning est un domaine un peu plus complexe et plus détaillé que l'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique et l'apprentissage profond relèvent tous deux de la science des données. Comme tu le verras, l'apprentissage profond concerne surtout les réseaux neuronaux, un algorithme très sophistiqué et puissant qui a bénéficié d'une grande couverture et d'un grand battage médiatique, et pour cause : il est très puissant et capable d'attraper des relations non linéaires très complexes entre différentes variables.

L'objectif de ce chapitre est d'expliquer le fonctionnement des réseaux neuronaux avant de les utiliser pour prédire des séries chronologiques financières en Python, comme tu l'as vu au chapitre 7.

Une promenade à travers les réseaux neuronaux

Lesréseaux de neurones artificiels (RNA) trouvent leur origine dans l'étude de la neurologie, où les chercheurs ont cherché à comprendre le fonctionnement du cerveau humain et de son réseau complexe de neurones interconnectés. Les ANN sont conçus pour produire des représentations informatiques du comportement des réseaux de neurones biologiques.

Les ANN existent depuis les années 1940, lorsque les universitaires ont commencé à chercher des moyens de construire des modèles informatiques basés sur le cerveau humain. Le ...