Πλοήγηση ανά Επιβλέποντα "Yannacopoulos, Athanasios"

A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z

Α Β Γ Δ Ε Ζ Η Θ Ι Κ Λ Μ Ν Ξ Ο Π Ρ Σ Τ Υ Φ Χ Ψ Ω

Τώρα δείχνει 1 - 2 από 2

Computational statistics and GPU acceleration
(2025-07-28) Bampouris, Andreas; Μπαμπούρης, Ανδρέας; Vakeroudis, Stavros; Papagiannis, Georgios; Yannacopoulos, Athanasios
Η πρακτική εφαρμογή σύγχρονων στατιστικών μεθόδων καθίσταται συχνά υπολογιστικά απαγορευτική, λόγω του διαρκώς αυξανόμενου όγκου των δεδομένων και της πολυπλοκότητας των μοντέλων. Η παρούσα εργασία εξετάζει πώς η επιτάχυνση μέσω Μονάδων Επεξεργασίας Γραφικών (GPU) μπορεί να διευρύνει το πεδίο εφαρμογής τέτοιων μεθόδων. Η εργασία δομείται σε τρεις άξονες: (1) τη θεωρητική ανάλυση των υπολογιστικών «σημείων συμφόρησης» σε δύο ευρέως διαδεδομένες αλλά και εξαιρετικά απαιτητικές μεθόδους, τις Μεθόδους Πυρήνα (Kernel Methods) και το Gradient Boosting, καθώς και του αλγοριθμικού ανασχεδιασμού που απαιτείται για την αποδοτική τους εκτέλεση σε GPU, (2) την εμπειρική επικύρωση των δυνητικών κερδών απόδοσης, μέσω της συγκριτικής αξιολόγησης δύο βιβλιοθηκών λογισμικού αιχμής σε GPU, των Falkon και XGBoost, έναντι των αντίστοιχων υλοποιήσεών τους σε CPU, ποσοτικοποιώντας την επιτάχυνση σε πραγματικά σύνολα δεδομένων, και (3) την επισκόπηση των πλαισίων λογισμικού που καθιστούν εφικτές τέτοιες υλοποιήσεις, χρησιμοποιώντας ως ενδεικτική μελέτη περίπτωσης την υλοποίηση ενός μαζικά παράλληλου δειγματολήπτη Markov Chain Monte Carlo (MCMC) σε CUDA. Τα αποτελέσματα καταδεικνύουν ότι η επίτευξη σημαντικών κερδών απόδοσης σε ευρέως διαθέσιμο υλικό GPU είναι εφικτή χωρίς καμία ουσιαστική απώλεια στατιστικής ακρίβειας, υπό την προϋπόθεση ότι οι αλγόριθμοι έχουν ανασχεδιαστεί ώστε να αξιοποιούν αποδοτικά τον παραλληλισμό και τις ιεραρχίες μνήμης. Γενικότερα, τα ευρήματα τεκμηριώνουν ότι η κλιμακωσιμότητα μεθόδων στατιστικής αποτελεί πρόβλημα τόσο μηχανικής λογισμικού, όσο και μεθοδολογίας: ο ανασχεδιασμός του αλγορίθμου, η δομή των δεδομένων, και η αρχιτεκτονική του υλικού απαιτούν συνδυαστική αντιμετώπιση. Προχωρώντας από τη θεωρία στην εμπειρική τεκμηρίωση και, τέλος, στην τεχνολογία της υλοποίησης, η παρούσα εργασία στοχεύει να γεφυρώσει το χάσμα μεταξύ της προηγμένης στατιστικής μοντελοποίησης και της υπολογιστικής υψηλών επιδόσεων, παρέχοντας τα εφόδια όχι μόνο για την αξιοποίηση των GPU, αλλά και για τη συνεισφορά στο ταχέως αναπτυσσόμενο αυτό πεδίο.
Credit risk and credit derivatives
(2025-06-20) Μπότσι, Κωνσταντίν; Botsi, Kostas; Vakeroudis, Stavros; Zimpidis, Alexandros; Yannacopoulos, Athanasios
Η διπλωματική εργασία με τίτλο «Πιστωτικός Κίνδυνος και Πιστωτικά Παράγωγα» εξετάζει τη σημασία, τη μέτρηση και τη διαχείριση του πιστωτικού κινδύνου, ο οποίος αποτελεί βασικό παράγοντα σταθερότητας και κερδοφορίας των χρηματοπιστωτικών ιδρυμάτων. Αρχικά αναλύονται οι θεμελιώδεις έννοιες, όπως η αναμενόμενη ζημία (Expected Loss), η ζημία λόγω αθέτησης (LGD), η έκθεση σε αθέτηση (EAD) και η απρόσμενη ζημία (Unexpected Loss), καθώς και η χρήση προχωρημένων μεθόδων όπως το μοντέλο CreditRisk+. Στη συνέχεια, παρουσιάζονται τόσο τα κλασικά στατιστικά εργαλεία όσο και σύγχρονα μοντέλα μηχανικής μάθησης, όπως Logistic Regression, Decision Trees, Random Forests, Support Vector Machines, Naive Bayes, Γραμμική Διακριτική Ανάλυση (LDA) και Νευρωνικά Δίκτυα. Μέσα από την ανάλυση επισημαίνονται τα πλεονεκτήματα και οι περιορισμοί κάθε προσέγγισης, ενώ δίνεται έμφαση στη δυνατότητα των μεθόδων τεχνητής νοημοσύνης να αξιοποιούν μεγάλα δεδομένα για πιο ακριβείς εκτιμήσεις κινδύνου. Επιπλέον, μελετώνται τα πιστωτικά παράγωγα, όπως τα Credit Default Swaps (CDS), τα οποία λειτουργούν ως εργαλεία μεταφοράς και αντιστάθμισης του πιστωτικού κινδύνου. Η εργασία ολοκληρώνεται με εμπειρική εφαρμογή σε πραγματικά δεδομένα, όπου αξιολογούνται οι επιδόσεις διαφορετικών μοντέλων πρόβλεψης. Τα αποτελέσματα δείχνουν ότι οι μέθοδοι μηχανικής μάθησης, σε συνδυασμό με τις παραδοσιακές στατιστικές προσεγγίσεις, μπορούν να βελτιώσουν ουσιαστικά την ακρίβεια πρόβλεψης και να ενισχύσουν τη διαχείριση του πιστωτικού κινδύνου, παρέχοντας πολύτιμα εργαλεία σε τράπεζες και χρηματοπιστωτικούς οργανισμούς, ιδιαίτερα στο ελληνικό και ευρωπαϊκό περιβάλλον.