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dc.contributor.authorMaouchi, Fouad-
dc.contributor.authorTouche, Nassima ; promotrice-
dc.date.accessioned2024-12-24T09:16:32Z-
dc.date.available2024-12-24T09:16:32Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.other003MAS/396-
dc.identifier.urihttp://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/25286-
dc.descriptionOption : Mathématiques Financièresen_US
dc.description.abstractCe mémoire explore les approches de prédiction des prix du Dogecoin en utilisant des techniques de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond. Les cryptomonnaies, notamment le Dogecoin, sont devenues populaires en raison de leur nature décentralisée et de leur potentiel de rendement élevé, malgrè une volatilité marquée. L'étude évalue plusieurs algorithmes, tels que XGBoost, LightGBM, CatBoost et les réseaux de neurones artificiels (ANN), afin de déterminer lequel offre les meilleures performances en termes de précision et de robustesse. Les résultats permettent de mieux comprendre les forces et les faiblesses de chaque mod`ele et fournissent des recommandations pour une utilisation pratique dans la prédiction des prix des cryptomonnaies.en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversité Abderramane Mira-Bejaiaen_US
dc.subjectApprentissage automatique : Apprentissage profond : Prédiction des prix : Cryptomonnaies : XGBoost : LightGBM : CatBoost : Réseaux de neurones artificiels : Dogecoin : Méthodes d'ensembleen_US
dc.titlePrediction des prix du Dogecoinen_US
dc.title.alternativeune analyse comparative de modèles d'apprentissage automatique.en_US
dc.typeThesisen_US
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