Indischer Wissenschaftler entwickelt Programm, das Bitcoin in Echtzeit prognostiziert

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ERGEBNISSE

Ein Datenwissenschaftler am indischen Vellore Institute of Technology hat eine neue Technik zur Vorhersage von Kryptowährungspreisen in Echtzeit mithilfe eines neuronalen Systems mit langem Kurzzeitgedächtnis entwickelt.

Laut einer Pressemitteilung vom 2. Dezember erläuterte Abinhav Sagar den Prozess des Einsatzes von Technologie für maschinelles Lernen zur Vorhersage von Preisbewegungen in einem Markt, der allgemein als unvorhersehbar angesehen wird.

Einschränkung der Preisprognose für Kryptowährung
Sagar stellte fest, dass maschinelles Lernen zwar ein bekanntes Instrument zur Vorhersage von Börsenkursen ist, seine Verwendung im Kryptoraum jedoch verboten ist. Zur Untermauerung seiner Erklärung fügte er hinzu, dass sich die Kryptopreise im gleichen Tempo wie die technologischen Entwicklungen, auch mit finanziellen und politischen Faktoren, bewegen.

Der Prozess zur Vorhersage der Preisbewegung umfasst:

1- Sammlung von Live-Kryptodaten.

2- Vorbereitung der gesammelten Daten für das Üben des neuronalen Systems.

3- Probieren Sie den Vorhersagemechanismus mit dem neuronalen LSTM-System aus.

4- Bewertung der Ergebnisse.

Sagar nutzte einen Datensatz von CryptoCompare, um sein System zu trainieren. Er fügte auch einen Link zum Code für das Programm auf GitHub hinzu und definierte die Ziele, die er bei der Normalisierung der Datenwerte in der Testversion für maschinelles Lernen verwendet hatte.

Sagar verwendete einen mittleren absoluten Fehler als Bewertungsmaßnahme, bevor die Ergebnisse der Systemprognosen geplant und angezeigt wurden. Die MAE bewertet die durchschnittliche Fehlergröße in einer Reihe von Prognosen unabhängig von der Richtung.

Maschinelles Lernen beginnt Dampf aufzunehmen
Abgesehen von Preisprognosen nimmt die Einführung des maschinellen Lernens in verschiedenen Sektoren zunehmend Fahrt auf.

Vor einigen Monaten wurde bekannt gegeben, dass die NASA Datenwissenschaftler rekrutieren will, insbesondere, dass diejenigen mit Krypto- und Blockchain-Kenntnissen einen Vorteil gegenüber anderen haben würden. Die Organisation fügte hinzu, dass diejenigen mit Erfahrung in maschinellem Lernen, Big Data, Internet der Dinge, Statistik und Cloud Computing ebenfalls exklusiv berücksichtigt würden.