<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Прогнозирование Акций on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</title><link>/tags/%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%BE%D0%B7%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5-%D0%B0%D0%BA%D1%86%D0%B8%D0%B9/</link><description>Recent content in Прогнозирование Акций on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</description><generator>Hugo</generator><language>ru</language><lastBuildDate>Mon, 29 Jun 2026 17:00:00 +0300</lastBuildDate><atom:link href="/tags/%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%BE%D0%B7%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5-%D0%B0%D0%BA%D1%86%D0%B8%D0%B9/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Предсказание цен акций с RNN и LSTM: полный гайд</title><link>/articles/predskazanie-cen-akcij-rnn-lstm/</link><pubDate>Mon, 29 Jun 2026 17:00:00 +0300</pubDate><guid>/articles/predskazanie-cen-akcij-rnn-lstm/</guid><description>&lt;h2 id="введение-почему-акции-и-нейросети--идеальная-пара"&gt;Введение: почему акции и нейросети — идеальная пара?&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;Финансовые рынки — это один из самых сложных объектов для прогнозирования. Фондовый рынок крайне волатилен и труден для точного предсказания из-за множества неопределённых факторов, влияющих на цены акций. Тем не менее именно здесь рекуррентные нейросети показали один из наиболее впечатляющих результатов среди всех алгоритмов машинного обучения.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Эта статья — туториал по построению рекуррентной нейронной сети (RNN) на основе TensorFlow для предсказания цен на фондовом рынке. Мы разберём каждый этап: от подготовки данных до обучения полноценной LSTM-модели с нормализацией через скользящее окно — всё по мотивам классической работы Лилиан Вэнг (Lilian Weng).&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>