Forecasting Bitcoin’s Tendency with ConvLSTM Architecture Contreras González, César creator (autor) text monographic ING 1 tesis electrónica en línea (57 p.) 1 recurso en línea Este estudio propone un modelo predictivo para estimar el precio del Bitcoin en tiempo real mediante una arquitectura híbrida que integra Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y Redes Bi-LSTM, complementadas con un mecanismo de atención. El modelo, desarrollado con TensorFlow y Keras, incorpora una función de pérdida personalizada y optimización de hiperparámetros, al tiempro que ofrece una herramienta robusta para la toma de decisiones basadas en datos en el mercado de criptomonedas. C. Contreras González. ITESO Tesis de Maestría en Ciencia de Datos XX Aprendizaje Automático (Inteligencia Artificial) Inteligencia Artificial Algoritmos Computacionales Predicción - Teoría Ciencia de Datos - Tema Principal Divisas - Aspectos Tecnológicos - Tema Principal Finanzas Internacionales Finanzas - Aspectos Tecnológicos - Tema Principal Economía Internacional Acervo ITESO - Biblioteca https://hdl.handle.net/11117/11889 20251126000000.0 000625271