 |
Науковий ступінь: кандидат технічних наук |
Види діяльності:
• здійснює керівництво студентськими науковими роботами.
• науковий керівник НДР «Методи і технології інтелектуального аналізу даних та машинного навчання» (державний реєстраційний номер: 0120U105526).
• член організаційного комітету Всеукраїнської науково-практичної Internet-конференції «Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології у виробництві та освіті: стан, досягнення, перспективи розвитку 2025»
Підвищення кваліфікації і сертифікати:
• участь у міжнародному вебінарі «Non-formal education in the training of Masters and Doctors of Philosophy (PhD) students in the countries of the European Union and Ukraine», організованому Educators and Scholars International Foundation та Instytut Badawczo-Rozwojowy Lubelskiego Parku Naukowo-Technologicznego (Республіка Польща, м. Люблін), 2-9 жовтня 2023 р. (1,5 кредити ECTS, 45 годин).
Основні публікації:
1. Сердюк О. А., Піскун О. В., Діхтяренко В. А., Білецька Н. А. Попереднє визначення кількості кластерів за допомогою штучних нейронних мереж типу sofm // Вісник Черкаського університету. Серія : Прикладна математика. Інформатика. – 2021. – №1. – С. 91–112.
2. Моторна Я. С., Красношлик Н. О., Піскун О.В. Реалізація та дослідження алгоритму random forest для розв’язування задач класифікації // Вісник Черкаського університету. Серія : Прикладна математика. Інформатика. – 2020. – №1. – С. 69 –77.
3. Піскун О. В. Аналіз алгоритмів машинного навчання для задачі бінарної класифікації / О.В. Піскун // Вісник Черкаського університету. Серія «Прикладна математика. Інформатика». – 2019. – № 2. – С. 86-95.
4. Піскун О. В. Застосування методів машинного навчання для побудови моделі рішення задачі класифікації / О.В. Піскун // Вісник Черкаського університету. Серія «Прикладна математика. Інформатика». – 2019. – № 1. – С. 41-52.
5. Пискун А. В. Рекуррентный количественный анализ как основа системы раннего обнаружения финансовых кризисов / Пискун А. В. // International Scientific-Practical Conference From the Baltic to Black Sea: National Model of Economic Systems: Conference Proceedings, March 25, 2016, Riga (Latvia). – Riga: Baltija Publishing, 2016. – P. 321 – 324.
6. Пискун А. В. Применение индексов волатильности для исследования фондовых рынков / Пискун А. В. // International Scientific-Practical Conference Development of social and economic systems in a global competitive environment: Conference Proceedings, February 26, 2016, Chisinau (Republic of Moldova). – Chisinau: Publishing Moldova state university, 2016. – P. 291 – 293.
7. Піскун О.В. Хеджування фондового портфеля на основі стратегій управління волатильністю з динамічним підбором параметрів / О.В. Піскун // Соціально-економічні проблеми сучасного періоду України: зб. наук. праць / Ін-т регіональних досліджень НАН України; редкол. : відп. ред. В. С. Кравців. – Львів, 2015. – Вип. 2 (112). – С. 42 – 45.
8. Піскун О.В. Застосування нейронних мереж для моніторингу стану фондового ринку / Піскун О.В. Міщенко Т.Г. // Економічний і соціальний розвиток країни: теорія, методологія, управління : зб. наук. праць з актуальних проблем економічних наук / Наукова організація «Перспектива». – Дніпропетровськ: Видавничий дім «Гельветика», 2015. – С. 243 – 250.
9. Піскун О.В. Попередня обробка вхідних даних для системи моніторингу фондових ринків / О.В. Піскун // Фінансовий простір. – 2013. – № 4(12).
10. Піскун О.В. Застосування рекурентного аналізу для моніторингу фондових ринків / О.В. Піскун // Економічний форум. – 2012. – № 2. – С. 155 – 163.
11. Піскун О.В. Особливості застосування рекурентних діаграм і рекурентного кількісного аналізу для дослідження фінансових часових рядів / О.В. Піскун // Фінансовий простір. – 2011. – № 3 (3). – С. 111 – 118.
12. Piskun S. RQA Application for the Monitoring of Financial and Commodity markets state / Sergii Piskun, Oleksandr Piskun, Dmitry Chabanenko. – Режим доступу : http://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1112/1112.0297.pdf.
Профілі:
• scholar