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Autor Pascolutti, Stefano |
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ECML PKDD 2018 Workshops / Alzate, Carlos ; Monreale, Anna ; Bioglio, Livio ; Bitetta, Valerio ; Bordino, Ilaria ; Caldarelli, Guido ; Ferretti, Andrea ; Guidotti, Riccardo ; Gullo, Francesco ; Pascolutti, Stefano ; Pensa, Ruggero G. ; Robardet, Celine ; Squartini, Tiziano
TÃtulo : ECML PKDD 2018 Workshops : MIDAS 2018 and PAP 2018, Dublin, Ireland, September 10-14, 2018, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Alzate, Carlos, ; Monreale, Anna, ; Bioglio, Livio, ; Bitetta, Valerio, ; Bordino, Ilaria, ; Caldarelli, Guido, ; Ferretti, Andrea, ; Guidotti, Riccardo, ; Gullo, Francesco, ; Pascolutti, Stefano, ; Pensa, Ruggero G., ; Robardet, Celine, ; Squartini, Tiziano, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: X, 173 p. 70 ilustraciones, 50 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-13463-1 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Inteligencia artificial Procesamiento de datos Protección de datos Computadoras y civilización Comercio electrónico MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Seguridad de datos e información Computadoras y sociedad comercio electrónico y negocios electrónicos Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro constituye artÃculos seleccionados revisados ​​de dos talleres celebrados en la 18.ª Conferencia Europea sobre Aprendizaje Automático y Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, ECML PKDD 2018, en DublÃn, Irlanda, en septiembre de 2018, a saber: MIDAS 2018 – Tercer Taller sobre MinerÃa de Datos para Aplicaciones Financieras. y PAP 2018 – Segundo Taller Internacional sobre Análisis Personal y Privacidad. Los 12 artÃculos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados de un total de 17 presentaciones. . Nota de contenido: A Multivariate and Multi-step ahead Machine Learning Approach to Traditional and Cryptocurrencies Volatility Forecasting -- Calibrating the Mean-reversion Parameter in the Hull-White Model Using NeuralNetworks -- Deep Factor Model–Explaining Deep Learning Decisions for Forecasting Stock Returns with Layer-wise Relevance Propagation -- A Comparison of Neural Network Methods for Accurate Sentiment Analysis of Stock Market Tweets -- A Progressive Resampling Algorithm for Finding Very Sparse Investment Portfolios -- ICIE 1.0: A Novel Tool for Interactive Contextual Interaction Explanations -- Testing for Self-excitation in Financial Events: A Bayesian Approach -- A Web Crawling Environment to Support Financial Strategies and Trend Correlation -- A differential privacy workflow for inference of parameters in the Rasch model -- Privacy Preserving Client/Vertical-Servers Classification -- Privacy Risk for Individual Basket Patterns -- Exploring Students Eating Habits through Individual Profiling and Clustering Analysis. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes revised selected papers from two workshops held at the 18th European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, ECML PKDD 2018, in Dublin, Ireland, in September 2018, namely: MIDAS 2018 – Third Workshop on Mining Data for Financial Applications and PAP 2018 – Second International Workshop on Personal Analytics and Privacy. The 12 papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from a total of 17 submissions. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] ECML PKDD 2018 Workshops : MIDAS 2018 and PAP 2018, Dublin, Ireland, September 10-14, 2018, Proceedings [documento electrónico] / Alzate, Carlos, ; Monreale, Anna, ; Bioglio, Livio, ; Bitetta, Valerio, ; Bordino, Ilaria, ; Caldarelli, Guido, ; Ferretti, Andrea, ; Guidotti, Riccardo, ; Gullo, Francesco, ; Pascolutti, Stefano, ; Pensa, Ruggero G., ; Robardet, Celine, ; Squartini, Tiziano, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - X, 173 p. 70 ilustraciones, 50 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-13463-1
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Inteligencia artificial Procesamiento de datos Protección de datos Computadoras y civilización Comercio electrónico MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Seguridad de datos e información Computadoras y sociedad comercio electrónico y negocios electrónicos Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro constituye artÃculos seleccionados revisados ​​de dos talleres celebrados en la 18.ª Conferencia Europea sobre Aprendizaje Automático y Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, ECML PKDD 2018, en DublÃn, Irlanda, en septiembre de 2018, a saber: MIDAS 2018 – Tercer Taller sobre MinerÃa de Datos para Aplicaciones Financieras. y PAP 2018 – Segundo Taller Internacional sobre Análisis Personal y Privacidad. Los 12 artÃculos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados de un total de 17 presentaciones. . Nota de contenido: A Multivariate and Multi-step ahead Machine Learning Approach to Traditional and Cryptocurrencies Volatility Forecasting -- Calibrating the Mean-reversion Parameter in the Hull-White Model Using NeuralNetworks -- Deep Factor Model–Explaining Deep Learning Decisions for Forecasting Stock Returns with Layer-wise Relevance Propagation -- A Comparison of Neural Network Methods for Accurate Sentiment Analysis of Stock Market Tweets -- A Progressive Resampling Algorithm for Finding Very Sparse Investment Portfolios -- ICIE 1.0: A Novel Tool for Interactive Contextual Interaction Explanations -- Testing for Self-excitation in Financial Events: A Bayesian Approach -- A Web Crawling Environment to Support Financial Strategies and Trend Correlation -- A differential privacy workflow for inference of parameters in the Rasch model -- Privacy Preserving Client/Vertical-Servers Classification -- Privacy Risk for Individual Basket Patterns -- Exploring Students Eating Habits through Individual Profiling and Clustering Analysis. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes revised selected papers from two workshops held at the 18th European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, ECML PKDD 2018, in Dublin, Ireland, in September 2018, namely: MIDAS 2018 – Third Workshop on Mining Data for Financial Applications and PAP 2018 – Second International Workshop on Personal Analytics and Privacy. The 12 papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from a total of 17 submissions. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Mining Data for Financial Applications / Bitetta, Valerio ; Bordino, Ilaria ; Ferretti, Andrea ; Gullo, Francesco ; Pascolutti, Stefano ; Ponti, Giovanni
TÃtulo : Mining Data for Financial Applications : 4th ECML PKDD Workshop, MIDAS 2019, Würzburg, Germany, September 16, 2019, Revised Selected Papers Tipo de documento: documento electrónico Autores: Bitetta, Valerio, ; Bordino, Ilaria, ; Ferretti, Andrea, ; Gullo, Francesco, ; Pascolutti, Stefano, ; Ponti, Giovanni, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: IX, 133 p. 37 ilustraciones, 27 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-37720-5 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Inteligencia artificial Visión por computador IngenierÃa Informática Red de computadoras Comercio electrónico Ciencias sociales IngenierÃa Informática y Redes Redes de comunicación informática comercio electrónico y negocios electrónicos Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento. Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro constituye una selección revisada de artÃculos del 4to Taller sobre MinerÃa de Datos para Aplicaciones Financieras, MIDAS 2019, celebrado junto con ECML PKDD 2019, en Würzburg, Alemania, en septiembre de 2019. Los 8 artÃculos completos y 3 breves presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisado y seleccionado entre 16 presentaciones. Se ocupan de los desafÃos, las potencialidades y las aplicaciones del aprovechamiento de las tareas de extracción de datos en relación con problemas en el ámbito financiero. Nota de contenido: MQLV: Optimal Policy of Money Management in Retail Banking with Q-Learning -- Curriculum Learning in Deep Neural Networks for Financial Forecasting -- Representation Learning in Graphs for Credit Card Fraud Detection -- Firms Default Prediction with Machine Learning -- Convolutional Neural Networks, Image Recognition and Financial Time Series Forecasting -- Mining Business Relationships from Stocks and News -- Mining Financial Risk Events from News and Assessing their impact on Stocks -- Monitoring the Business Cycle with Fine-grained, Aspect-based Sentiment Extraction from News -- Multi-step Prediction of Financial Asset Return Volatility Using Parsimonious Autoregressive Sequential Model -- Big Data Financial Sentiment Analysis in the European Bond Markets -- A Brand Scoring System for Cryptocurrencies Based on Social Media Data. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes revised selected papers from the 4th Workshop on Mining Data for Financial Applications, MIDAS 2019, held in conjunction with ECML PKDD 2019, in Würzburg, Germany, in September 2019. The 8 full and 3 short papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 16 submissions. They deal with challenges, potentialities, and applications of leveraging data-mining tasks regarding problems in the financial domain. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Mining Data for Financial Applications : 4th ECML PKDD Workshop, MIDAS 2019, Würzburg, Germany, September 16, 2019, Revised Selected Papers [documento electrónico] / Bitetta, Valerio, ; Bordino, Ilaria, ; Ferretti, Andrea, ; Gullo, Francesco, ; Pascolutti, Stefano, ; Ponti, Giovanni, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - IX, 133 p. 37 ilustraciones, 27 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-37720-5
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Inteligencia artificial Visión por computador IngenierÃa Informática Red de computadoras Comercio electrónico Ciencias sociales IngenierÃa Informática y Redes Redes de comunicación informática comercio electrónico y negocios electrónicos Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento. Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro constituye una selección revisada de artÃculos del 4to Taller sobre MinerÃa de Datos para Aplicaciones Financieras, MIDAS 2019, celebrado junto con ECML PKDD 2019, en Würzburg, Alemania, en septiembre de 2019. Los 8 artÃculos completos y 3 breves presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisado y seleccionado entre 16 presentaciones. Se ocupan de los desafÃos, las potencialidades y las aplicaciones del aprovechamiento de las tareas de extracción de datos en relación con problemas en el ámbito financiero. Nota de contenido: MQLV: Optimal Policy of Money Management in Retail Banking with Q-Learning -- Curriculum Learning in Deep Neural Networks for Financial Forecasting -- Representation Learning in Graphs for Credit Card Fraud Detection -- Firms Default Prediction with Machine Learning -- Convolutional Neural Networks, Image Recognition and Financial Time Series Forecasting -- Mining Business Relationships from Stocks and News -- Mining Financial Risk Events from News and Assessing their impact on Stocks -- Monitoring the Business Cycle with Fine-grained, Aspect-based Sentiment Extraction from News -- Multi-step Prediction of Financial Asset Return Volatility Using Parsimonious Autoregressive Sequential Model -- Big Data Financial Sentiment Analysis in the European Bond Markets -- A Brand Scoring System for Cryptocurrencies Based on Social Media Data. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes revised selected papers from the 4th Workshop on Mining Data for Financial Applications, MIDAS 2019, held in conjunction with ECML PKDD 2019, in Würzburg, Germany, in September 2019. The 8 full and 3 short papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 16 submissions. They deal with challenges, potentialities, and applications of leveraging data-mining tasks regarding problems in the financial domain. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]