Sviluppare un modello di apprendimento automatico per prevedere il prezzo di una determinata azione.
I dati storici dei prezzi giornalieri di tre azioni di un'azienda tecnologica, ovvero l'azione ABC, l'azione XYZ e l'azione PQR, degli ultimi 5 anni.
Il modello di apprendimento automatico sviluppato utilizzerà i dati storici dei prezzi delle azioni in ingresso per prevedere i prezzi futuri delle azioni menzionate. Il modello verrà addestrato con il dataset fornito per estrarre modelli e tendenze dai dati al fine di generare una previsione più accurata. Il quaderno Jupyter avrà codice scritto in Python, che prenderà i dati in ingresso, addestrerà e testerà il modello e genererà i prezzi previsti.