Bir makine öğrenimi sisteminin hisse senedi fiyatlarını tahmin etmesi için bir iş akışı tasarlayın.
Bir makine öğrenme sisteminin hisse senedi fiyatlarını tahmin etmesi için iş akışı, haber makaleleri, mali tablolar ve diğer kaynaklar gibi çeşitli kaynaklardan ilgili verileri toplayarak başlamalıdır. Veriler, aykırı değerleri ortadan kaldırmak, normalleştirmek için önceden işlenmelidir. ve özellikleri ayıklayın.Daha sonra, denetimli veya denetimsiz öğrenme yöntemleri kullanılarak bir model veya bir dizi model eğitilebilir.Model doğrulandıktan sonra, tahminler üretilebilir.Son olarak, tahminlerin sonuçları, kullanılarak gerçek hisse senedi fiyatları ile karşılaştırılabilir. kök ortalama karesel hata gibi bir metrik.