Εκτίμηση Χρονοσειρών με Κωδικοποίηση σε Εικόνες και Βαθιάς Μάθησης
Creators: name: Ρωμανός, Γεώργιος Ηλία
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Εκτίμησση Χρονοειρών
Γωνιακά Πεδία Γκράμιαν
Μετασχηματιστές Όρασης
Time-Series estimation
Gramian Angular Fields
Vision Transformers

description: Ο τομέας τον χρονοσειρών αποτελεί κομμάτι διαρκούς ενασχόλησης στον τομέα της Τεχνητής Νοημοσύνης. Συνεπώς, έχοντας ως στόχο την πρόβλεψη μιας μελλοντικής τιμής, έχουν διερευνηθεί αρκετά μοντέλα Μηχανικής Μάθησης, καθώς και Βαθιάς Μάθησης. Κομμάτι των χρονοσειρών αποτελούν τα κρυπτονομίσματα, τα οποία είναι κέντρο ενασχόλησης πολλών επιχειρήσεων και επενδύσεων λόγο των σημαντικών αυξομειώσεων τους. Για αυτό το λόγο, τα κρυπτονομίσματα αποτελούν αντικείμενο διερεύνησης της διπλωματικής, ως δεδομένα χρονοσειρών, λόγω της πληθώρας των διαθέσιμων πόρων που παρέχονται, καθώς και της αξίας πρόβλεψης τιμών σε αυτά τα δεδομένα. Τα κρυπτονομίσματα είναι ψηφιακά νομίσματα που χρησιμοποιούν κρυπτογραφία για την ασφάλειά των συναλλαγών και λειτουργούν σε αποκεντρωμένα δίκτυα βασισμένα στην τεχνολογία του blockchain. Το Bitcoin ήταν ιστορικά το πρώτο και πιο γνωστό κρυπτονόμισμα. Από τότε, έχουν εμφανιστεί χιλιάδες άλλα κρυπτονομίσματα, όπως το Ethereum, το Ripple και το Litecoin, καθένα με τα δικά του μοναδικά χαρακτηριστικά και εφαρμογές. Τα κρυπτονομίσματα επιτρέπουν ασφαλείς, peer-to-peer συναλλαγές χωρίς την ανάγκη μεσολαβητών όπως οι τράπεζες, προσφέροντας δυνατότητες όπως χαμηλότερα τέλη συναλλαγών, αυξημένη ασφάλεια απορρήτου και οικονομικά οφέλη. Ωστόσο, παρουσιάζουν κινδύνους λόγω της αυξημένης οικονομικής δραστηριότητας τους, την έλλειψη νομοθετικών ρυθμίσεων τους και την ευπάθειά τους στην κλοπή και την απάτη. Στόχος της διπλωματικής εργασίας είναι η αξιολόγηση των Μετασχηματιστών Όρασης ως αρχιτεκτονική νευρωνικού δικτύου που δέχονται στην είσοδο τους εικόνες. Αυτά τα μοντέλα, δεν μπορούν να χρησιμοποιηθούν για δεδομένα χρονοσειρών αυθαίρετα, καθώς είναι προσαρμοσμένα στο πεδίο της υπολογιστικής όρασης. Συνεπώς, θα χρησιμοποιηθούν τεχνικές προεπεξεργασίας των δεδομένων που θα τα μετατρέψουν τις χρονοσειρές σε εικόνες, ώστε να διερευνηθεί η απόδοση τέτοιων μοντέλων σε σύγκριση με τυπικά μοντέλα χρονοσειρών. Έπειτα, η αποδοτικότητα των μοντέλων θα δοκιμαστεί με τη χρήση «Transfer Learning». Η διπλωματική αναφορά, είναι δομημένη με τέτοιον τρόπο ώστε πρώτα να περιγράψει το θεωρητικό υπόβαθρο πίσω από την υλοποίηση. Πρώτα, γίνεται περιγραφή και ανάλυση του θεωρητικού υποβάθρου της Μηχανικής Μάθησης. Μετά, περιγράφονται τα θεωρητικά χαρακτηριστικά των κρυπτονομισμάτων. Έπειτα, γίνεται η ανάλυση της υλοποίησης της διπλωματικής εργασίας, καθώς και η παρουσίαση και αξιολόγηση των αποτελεσμάτων της. Τέλος, αναφέρονται τα συμπεράσματα της διπλωματικής εργασίας, τα οποία αποτελούν σύνοψη και κατακλείδα της.
description: The field of time series constitutes a continuous focus area within the field of Artificial Intelligence. Therefore, aiming to predict a future value, several Machine Learning models have been developed. Cryptocurrencies are part of the time series, which are the center of attention for many businesses and investments, and they will be the subject of investigation for the thesis as time series data, due to the abundance of available resources provided, as well as the value of price forecasting in this data. Cryptocurrencies are digital or virtual currencies that utilize cryptography for security and operate on decentralized networks based on blockchain technology. Bitcoin, the first and most well-known cryptocurrency. Since then, thousands of other cryptocurrencies, such as Ethereum, Ripple, and Litecoin, have emerged, each with its own unique features and applications. Cryptocurrencies enable secure, peer-to-peer transactions without the need for intermediaries like banks, offering potential benefits such as lower transaction fees, increased privacy, and financial inclusivity. However, they also pose risks due to their volatility, regulatory uncertainties, and susceptibility to hacking and fraud. The thesis assignment aims to evaluate Vision Transformers as a neural network architecture that takes images as input. These models, under normal circumstances, cannot be directly used for time series data, so data preprocessing techniques will be used to transform them into images to explore the performance of such models compared to others. Then, the model will be evaluated after training with transfer learning. The results that may emerge could potentially serve as a factor leading to the education of such Machine Learning models on time series more broadly. The thesis report is structured in such a way that it first describes the theoretical background behind the implementation. Initially, a description and analysis of the theoretical background of Machine Learning are provided. Then, the theoretical characteristics of cryptocurrencies are described. Next, the implementation of the thesis work is analyzed, along with the presentation and evaluation of its results. Finally, the conclusions of the thesis work are stated, summarizing, and concluding the work