Séance de cours
Cette séance de cours explore l'application des machines Boltzmann dans la finance, en se concentrant sur la génération de données synthétiques pour relever des défis tels que les petits ensembles de données et l'anonymisation des données. L'orateur explique la structure et le fonctionnement des machines Boltzmann restreintes, détaillant comment elles apprennent et génèrent des échantillons à partir de la même distribution que les données d'entraînement. Le processus de formation, impliquant la montée du gradient stochastique et la divergence contrastive, est discuté, ainsi que la conversion des variables à valeur réelle en représentation binaire. La séance de cours met en évidence l'efficacité des machines Boltzmann dans l'apprentissage et la réplication des propriétés statistiques des données financières, permettant la génération de données synthétiques qui correspondent étroitement aux caractéristiques de l'ensemble de données d'origine.