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Auteur Saidani |
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Titre : Impl´ementation d’un Backtest de strat ´egie de trading de crypto-monnaies. Type de document : theses et memoires Auteurs : Ilham Hocini ; Saidani, Directeur de thèse Editeur : Tizi Ouzou : U.M.M.T.O. - F.G.E.I. Année de publication : 2022 Importance : 62 p. Présentation : ill. Format : 30 cm. Note générale : Bibliogr . Langues : Français Mots-clés : March´e financier, exchange, cryptomonnaie, analyse technique, backtesting, machine
learning, algotrading, strat ´egies de trading, r ´eseau de neurones, perceptron, perceptron multicouches, feedforward, retro propagation, pr ´ ediction, apprentissage par renforcement, Deep Q Network.Résumé : De nouvelles technologies ´emergent avec l’av `enement du trading algorithmique
sur les march´es financiers mondiaux. Ce m´emoire propose une ´etude sur l’un des
processus de trading les plus ´ el ´ementaires : le backtesting. Apr`es avoir d´ etaill ´e la
strat ´egie `a utiliser, nous d´eveloppons un prototype d’un tel syst `eme pour tester les
performances de la strat ´egie sur le march´e de la cryptomonnaie. Nous y fournissons
des sp´ecifications fonctionnelles et techniques mettant en avant une particularit ´e du
syst `eme : les r ´eseaux de neurones. Nous d´eveloppons deux mod`eles du deep learning
et nous les exploitons pour am´ eliorer la strat ´egie backtest´ee. Enfin, nous pr ´esentons
les r ´ esultats exp´erimentaux.
1En ligne : D:\CD.THESE.2022\MASTER.INF\HOCINI I..PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=36762 Impl´ementation d’un Backtest de strat ´egie de trading de crypto-monnaies. [theses et memoires] / Ilham Hocini ; Saidani, Directeur de thèse . - Tizi Ouzou (Tizi Ouzou) : U.M.M.T.O. - F.G.E.I., 2022 . - 62 p. : ill. ; 30 cm.
Bibliogr .
Langues : Français
Mots-clés : March´e financier, exchange, cryptomonnaie, analyse technique, backtesting, machine
learning, algotrading, strat ´egies de trading, r ´eseau de neurones, perceptron, perceptron multicouches, feedforward, retro propagation, pr ´ ediction, apprentissage par renforcement, Deep Q Network.Résumé : De nouvelles technologies ´emergent avec l’av `enement du trading algorithmique
sur les march´es financiers mondiaux. Ce m´emoire propose une ´etude sur l’un des
processus de trading les plus ´ el ´ementaires : le backtesting. Apr`es avoir d´ etaill ´e la
strat ´egie `a utiliser, nous d´eveloppons un prototype d’un tel syst `eme pour tester les
performances de la strat ´egie sur le march´e de la cryptomonnaie. Nous y fournissons
des sp´ecifications fonctionnelles et techniques mettant en avant une particularit ´e du
syst `eme : les r ´eseaux de neurones. Nous d´eveloppons deux mod`eles du deep learning
et nous les exploitons pour am´ eliorer la strat ´egie backtest´ee. Enfin, nous pr ´esentons
les r ´ esultats exp´erimentaux.
1En ligne : D:\CD.THESE.2022\MASTER.INF\HOCINI I..PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=36762 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAST.INF.27-22/1 MAST.INF.27-22 Mémoires Magasin de Thèses et Mémoires / INF Master en Informatique Disponible Aucun avis, veuillez vous identifier pour ajouter le vôtre !
Titre : Implémentation d’un système de classification de textes courts Type de document : theses et memoires Auteurs : Sadia Aichoune ; Semai Sabrina ; Saidani, Directeur de thèse Editeur : Tizi - ouzou : U.M.M.T.O. - F.G.E.I Année de publication : 2019 Importance : 72 p. Présentation : ill. Format : 30 cm. Note générale : Bibliogr. Langues : Français Mots-clés : Analyse d’opinion Fouille d’Opinion opinion mining Méthodes symbolique Statistique,Analyse de Sentiments Classification de polarité Classification des opinions Opinion, polarité. Résumé : L'analyse des sentiments ou l'analyse des opinions est l'étude computationnelle des opinions, des sentiments, des attitudes et des émotions des personnes exprimées dans le langage écrit. L'analyse des sentiments est l'un des domaines de recherche les plus actifs dans le traitement du langage naturel et l'analyse des textes ces dernières années. Sa popularité est principalement due à la gamme large d'applications, car les opinions sont au coeur de presque toutes les activités humaines, en particulier dans les médias sociaux. Il n'est donc pas surprenant que la création et la croissance rapide du domaine coïncident avec celles des médias sociaux sur le Web. En fait, la recherche s'est étendue aux sciences de gestion et aux sciences sociales en dehors des médias sociaux et de l'informatique en raison de son importance pour les entreprises et la société dans son ensemble. Nous présentons une méthode d’analyse de sentiments basée sur le lexique à partir d’un corpus de messages issus de l’application Twitter. Nous insistant sur la phase de prétraitement des messages afin de déterminer la classification de ces tweets. En ligne : D:\CD.THESE.2019\MASTER INF\AICHOUNE S.; SEMAI S..PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=34197 Implémentation d’un système de classification de textes courts [theses et memoires] / Sadia Aichoune ; Semai Sabrina ; Saidani, Directeur de thèse . - Tizi - ouzou (Tizi - ouzou) : U.M.M.T.O. - F.G.E.I, 2019 . - 72 p. : ill. ; 30 cm.
Bibliogr.
Langues : Français
Mots-clés : Analyse d’opinion Fouille d’Opinion opinion mining Méthodes symbolique Statistique,Analyse de Sentiments Classification de polarité Classification des opinions Opinion, polarité. Résumé : L'analyse des sentiments ou l'analyse des opinions est l'étude computationnelle des opinions, des sentiments, des attitudes et des émotions des personnes exprimées dans le langage écrit. L'analyse des sentiments est l'un des domaines de recherche les plus actifs dans le traitement du langage naturel et l'analyse des textes ces dernières années. Sa popularité est principalement due à la gamme large d'applications, car les opinions sont au coeur de presque toutes les activités humaines, en particulier dans les médias sociaux. Il n'est donc pas surprenant que la création et la croissance rapide du domaine coïncident avec celles des médias sociaux sur le Web. En fait, la recherche s'est étendue aux sciences de gestion et aux sciences sociales en dehors des médias sociaux et de l'informatique en raison de son importance pour les entreprises et la société dans son ensemble. Nous présentons une méthode d’analyse de sentiments basée sur le lexique à partir d’un corpus de messages issus de l’application Twitter. Nous insistant sur la phase de prétraitement des messages afin de déterminer la classification de ces tweets. En ligne : D:\CD.THESE.2019\MASTER INF\AICHOUNE S.; SEMAI S..PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=34197 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAST.INF.71-19/1 MAST.INF.71-19 Mémoires Magasin de Thèses et Mémoires / INF Master en Informatique Disponible Aucun avis, veuillez vous identifier pour ajouter le vôtre !
Titre : les requêtes Skyline pour l’analyse d’opinions Type de document : theses et memoires Auteurs : Yasmine Berrichi ; Bouaziz Melissa ; Saidani, Directeur de thèse Editeur : Tizi Ouzou : U.M.M.T.O. - F.G.E.I. Année de publication : 2022 Importance : 61 p. Présentation : ill. Format : 30 cm. Note générale : Bibliogr . Langues : Français Mots-clés : Requêtes Skyline , sélection de caractéristiques, Analyse d’opinions , Pondérations des termes, word embedding, BNL, dominance , termes skylines . Résumé : Notre travail s’inscrit dans le domaine de la science de données , Au cours de ce mémoire, nous avons conclu l’étude et la présentation du domaine de l’opinion Mining et du sentiment analysis et ses problématiques, c’est un domaine émergeant et un nouvel axe de recherche permettant de faciliter et améliorer la vie quotidienne, nous avons présenté les différentes approches, méthodes et leurs résultats .
En général, on distingue deux types d’approches en analyse d’opinion. La première se base sur des lexiques d’opinion. La seconde se base sur l’apprentissage automatique. Ces dernières s’opèrent à des niveaux de granularité différents.
Notre travail se situe dans la catégorie des approches basées sur l’apprentissage automatique. La problématique traitée concerne principalement la sélection de caractéristiques à travers les techniques de pondération des termes (caractéristiques). Le travail que nous avons réalisé ne s’apparente pas à une méthode de sélection totalement aboutie, étant donné que la démarche suivie n’a pas pour vocation, la réduction de la dimensionnalité des données d’apprentissage. Notre travail essaye plutôt de favoriser les poids des caractéristiques (jugées pertinentes), afin de les mettre en valeur lors de la génération de la matrice (termes x documents) nécessaire pour les phases d’apprentissage.
Pour extraire les caractéristiques jugées pertinentes, nous exploitons le concept de dominance au sens de Pareto, fourni par le biais des requêtes Skyline, afin de pondérer les termes de nos données d’apprentissage.
L’objectif principal de notre travail est de s’initier aux techniques de l’apprentissage automatique, à travers une approche supervisée de classification de polarité d’opinions. D’abord, nous décrivons le problème de la fouille d’opinions dans son ensemble, nous avons introduit quelques notions appartenant au domaine de la fouille d’opinions et ses composants puis nous avons présenté les principales notions et différents concepts propres à la fouille d’opinion. Nous avons dressé un état de l’art de différentes approches d’apprentissage automatique (supervisée et non supervisée). Ensuite nous avons détaillé les principales étapes de catégorisation de texte ainsi que les approches, les méthodes de la sélection de caractéristiques et les métriques d’évaluation commune à l’analyse d’opinions. Par la suite, nous avons enchaîné avec une synthèse des quelques travaux autours de l’analyse d’opinions. Enfin, nous avons décrit la chaîne de traitement qui nous a permis de construire notre modèle de classification en détaillant chaque phase du processus. En commençant par la phase de prétraitement puis la sélection de caractéristique en utilisant la m´méthode Skyline enfin nous avons présenté les résultats de la classification en utilisant les algorithmes d’apprentissage automatiqueEn ligne : D:\CD.THESE.2022\MASTER.INF\BERRICHI Y.; BOUAZIZ M..PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=36781 les requêtes Skyline pour l’analyse d’opinions [theses et memoires] / Yasmine Berrichi ; Bouaziz Melissa ; Saidani, Directeur de thèse . - Tizi Ouzou (Tizi Ouzou) : U.M.M.T.O. - F.G.E.I., 2022 . - 61 p. : ill. ; 30 cm.
Bibliogr .
Langues : Français
Mots-clés : Requêtes Skyline , sélection de caractéristiques, Analyse d’opinions , Pondérations des termes, word embedding, BNL, dominance , termes skylines . Résumé : Notre travail s’inscrit dans le domaine de la science de données , Au cours de ce mémoire, nous avons conclu l’étude et la présentation du domaine de l’opinion Mining et du sentiment analysis et ses problématiques, c’est un domaine émergeant et un nouvel axe de recherche permettant de faciliter et améliorer la vie quotidienne, nous avons présenté les différentes approches, méthodes et leurs résultats .
En général, on distingue deux types d’approches en analyse d’opinion. La première se base sur des lexiques d’opinion. La seconde se base sur l’apprentissage automatique. Ces dernières s’opèrent à des niveaux de granularité différents.
Notre travail se situe dans la catégorie des approches basées sur l’apprentissage automatique. La problématique traitée concerne principalement la sélection de caractéristiques à travers les techniques de pondération des termes (caractéristiques). Le travail que nous avons réalisé ne s’apparente pas à une méthode de sélection totalement aboutie, étant donné que la démarche suivie n’a pas pour vocation, la réduction de la dimensionnalité des données d’apprentissage. Notre travail essaye plutôt de favoriser les poids des caractéristiques (jugées pertinentes), afin de les mettre en valeur lors de la génération de la matrice (termes x documents) nécessaire pour les phases d’apprentissage.
Pour extraire les caractéristiques jugées pertinentes, nous exploitons le concept de dominance au sens de Pareto, fourni par le biais des requêtes Skyline, afin de pondérer les termes de nos données d’apprentissage.
L’objectif principal de notre travail est de s’initier aux techniques de l’apprentissage automatique, à travers une approche supervisée de classification de polarité d’opinions. D’abord, nous décrivons le problème de la fouille d’opinions dans son ensemble, nous avons introduit quelques notions appartenant au domaine de la fouille d’opinions et ses composants puis nous avons présenté les principales notions et différents concepts propres à la fouille d’opinion. Nous avons dressé un état de l’art de différentes approches d’apprentissage automatique (supervisée et non supervisée). Ensuite nous avons détaillé les principales étapes de catégorisation de texte ainsi que les approches, les méthodes de la sélection de caractéristiques et les métriques d’évaluation commune à l’analyse d’opinions. Par la suite, nous avons enchaîné avec une synthèse des quelques travaux autours de l’analyse d’opinions. Enfin, nous avons décrit la chaîne de traitement qui nous a permis de construire notre modèle de classification en détaillant chaque phase du processus. En commençant par la phase de prétraitement puis la sélection de caractéristique en utilisant la m´méthode Skyline enfin nous avons présenté les résultats de la classification en utilisant les algorithmes d’apprentissage automatiqueEn ligne : D:\CD.THESE.2022\MASTER.INF\BERRICHI Y.; BOUAZIZ M..PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=36781 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAST.INF.46-22/1 MAST.INF.46-22 Mémoires Magasin de Thèses et Mémoires / INF Master en Informatique Disponible Aucun avis, veuillez vous identifier pour ajouter le vôtre !
Titre : Selection de caracteristiques pour La classication de polarite d'opinion. Type de document : theses et memoires Auteurs : Yasmine Yousfi ; Belhoues Yasmine ; Saidani, Directeur de thèse Editeur : Tizi - ouzou : U.M.M.T.O. - F.G.E.I Année de publication : 2019 Importance : 77 p. Présentation : ill. Format : 30 cm. Note générale : Bibliogr. Langues : Français Mots-clés : Opinion mining Naîf Bayes Caractéristiques discriminantes Classification de texte Algorithme K-means Résumé : L'´etude des opinions est un axe de recherche qui s'est popularisé avec l'´emergence du Web 2.0 En effet, L'´emergence des plateformes de micro-blogging et des m´edias sociaux, ont offert aux internautes un lieu d'expression et de partage de leurs opinions et appr´eciations sur divers sujets.
Dans le cadre de notre mémoire, en premier lieu, nous avons présenté le contexte de l'analyse d'opinion puis ensuite un état de l'art sur l'apprentissage automatique et les méthodes d'apprentissages automatique, notamment pour ce qui est de la classification de textes, leurs prétraitements et leurs représentations. En particulier, notre objectif est de sélectionner des caractéristiques discriminantes afin de classé une entrée(un texte) selon la polarité exprimée " positive ou négative ",pour atteindre cet objectif nous avons proposé un modèles d'apprentissage basé sur la sélection de caractéristiques et les algorithmes d'apprentissages :Naîf Bayes, svmEn ligne : D:\CD.THESE.2019\MASTER INF\YOUSFI Y., BELLAHOUES Y..PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=34215 Selection de caracteristiques pour La classication de polarite d'opinion. [theses et memoires] / Yasmine Yousfi ; Belhoues Yasmine ; Saidani, Directeur de thèse . - Tizi - ouzou (Tizi - ouzou) : U.M.M.T.O. - F.G.E.I, 2019 . - 77 p. : ill. ; 30 cm.
Bibliogr.
Langues : Français
Mots-clés : Opinion mining Naîf Bayes Caractéristiques discriminantes Classification de texte Algorithme K-means Résumé : L'´etude des opinions est un axe de recherche qui s'est popularisé avec l'´emergence du Web 2.0 En effet, L'´emergence des plateformes de micro-blogging et des m´edias sociaux, ont offert aux internautes un lieu d'expression et de partage de leurs opinions et appr´eciations sur divers sujets.
Dans le cadre de notre mémoire, en premier lieu, nous avons présenté le contexte de l'analyse d'opinion puis ensuite un état de l'art sur l'apprentissage automatique et les méthodes d'apprentissages automatique, notamment pour ce qui est de la classification de textes, leurs prétraitements et leurs représentations. En particulier, notre objectif est de sélectionner des caractéristiques discriminantes afin de classé une entrée(un texte) selon la polarité exprimée " positive ou négative ",pour atteindre cet objectif nous avons proposé un modèles d'apprentissage basé sur la sélection de caractéristiques et les algorithmes d'apprentissages :Naîf Bayes, svmEn ligne : D:\CD.THESE.2019\MASTER INF\YOUSFI Y., BELLAHOUES Y..PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=34215 Réservation
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