ER-RAMMACH, M. Ilyes et MIKAEL, M. Joseph et NGUYEN, M. Pascal (2021) Recherche automatique de réseaux de neurones et application à un problème de contrôle stochastique PFE - Projet de fin d'études, ENSTA.
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Résumé
L'AutoML est la tentative d'automatiser la tâche chronophage du développement de modèle de machine learning pour un problème donné. Dans la littérature, de nombreuses techniques ont été mises au point, mais la plupart leurs applications n'ont été observées que pour des problèmes de vision ou de traitement de texte. A notre connaissance, les applications sur des problèmes de contrôle stochastique comme la couverture de risque n'ont pas été rapportées. Parmi les nombreuses techniques existantes, nous en avons adapté une, basée sur la descente de gradient, pour le problème de couverture d'une option de Black-Scholes. Dans ce rapport, nous étudions ses performances et proposons des méthodes originales ou issues d'autres travaux pour améliorer la stabilité des résultats.
| Type de document: | Rapport ou mémoire (PFE - Projet de fin d'études) |
|---|---|
| Sujets: | Mathématiques et leurs applications |
| Code ID : | 8941 |
| Déposé par : | Ilyes ER-RAMMACH |
| Déposé le : | 19 oct. 2021 16:18 |
| Dernière modification: | 19 oct. 2021 16:18 |
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- Recherche automatique de réseaux de neurones et application à un problème de contrôle stochastique (deposited 19 oct. 2021 16:18) [Actuellement Affiché]
