project dikerjakan menggunakan bahasa pemograman python. kalau bisa menggunakan software anaconda3 (spyder). soalnya laptop saya menggunakan Anaconda3. data yang saya gunakan adalah data saham dari sebuah perusahaan di Indonesia.
tahapan dalam project sebagai berikut :
1. data saham akan dibuat menjadi 20 data sebelumnya + nilai Ri sebagai data input. dan membuat data output dari data saham itu juga.
2. setelah pengolahan data, masuk kedalam metode yang digunakan yaitu Metode Deep Believe Network dengan Tumpukan Factored Gate restricted Boltzmann Machines. didalam metode ini juga akan menggunakan algoritma contrastive Divergence untuk menentukan nilai terbaik dari bobot, bias dan proses Factored Gate restricted Boltzmann Machines.
3. outputan berupa grafik dari harga prediksi saham dengan harga saham sebenarnya dan nilai RMSE dari proses tersebut.
saya akan mengirim file yang berhubungan dengan project saya sebagai contoh untuk tahapan dalam mengerjakan project saya. file tersebut berupa program matlab.
request aja bagi yang ngerti dengan project saya, biar saya kirim file nya.