Apprendimento Profondo Online Scalabile per Raccomandazioni Azionarie

Un recente articolo di ricerca introduce un framework di apprendimento profondo online scalabile progettato per raccomandazioni azionarie, affrontando problemi legati al concetto di drift e alla necessità di previsioni a bassa latenza. Questo sistema è basato su un'architettura a microservizi distribuiti che utilizza Kubernetes, Docker e RabbitMQ. Presenta un approccio ibrido leader-seguace, in cui un modello primario viene continuamente addestrato su dati finanziari in tempo reale (EPS, MACD, prezzo) provenienti dall'API Alpha Vantage, mentre modelli replica paralleli forniscono raccomandazioni. Inoltre, un percettrone multistrato, sviluppato con TensorFlow Recommenders, crea suggerimenti basati sul contenuto utilizzando valutazioni esplicite degli utenti (1-5) e impiega l'apprendimento per trasferimento. L'architettura garantisce elevata disponibilità e resilienza ai guasti.