Details

Работа основывалась на статьях со схожими исследованиями и материалах из сети Интернет.  Загрузка и хранение данных произведено посредством языка программирования Golang и базы данных PostgreSQL. Обработка, визуализация данных и обучение нейросетей осуществлено на языке Python с использованием открытых библиотек для машинного обучения Tensorflow и Keras.  В результате исследования были запрограммированы и обучены две нейронные сети, выявлены их достоинства и недостатки, получены и визуализированы результаты прогнозирования нейронных сетей.

The work was based on articles with similar studies and materials from the Internet. Data loading and storage was performed using the Golang programming language and the PostgreSQL database.  Data processing, visualization and neural network training were carried out in Python using open libraries for machine learning Tensorflow and Keras.  As a result of the study, two neural networks were programmed and trained, their advantages and disadvantages were identified, and the results of neural network forecasting were obtained and visualized.