भारतीय वैज्ञानिक कार्यक्रम का विकास करता है जो वास्तविक समय में बिटकॉइन का पूर्वानुमान लगाता है

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L2T समथिंग

तार

परिणामों

भारत के वेल्लोर इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के एक डेटा वैज्ञानिक ने लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी न्यूरल सिस्टम के उपयोग के माध्यम से वास्तविक समय में क्रिप्टोकरेंसी की कीमतों का पूर्वानुमान लगाने के लिए एक नई तकनीक विकसित की है।

2 दिसंबर को एक समाचार प्रकाशन के अनुसार, अभिनव सागर ने बाजार में कीमतों में उतार-चढ़ाव की भविष्यवाणी करने के लिए मशीन लर्निंग तकनीक का उपयोग करने में शामिल प्रक्रिया को समझाया, जिसे आमतौर पर अप्रत्याशित माना जाता है।

क्रिप्टोक्यूरेंसी पर मूल्य पूर्वानुमान पर प्रतिबंध
सागर ने कहा कि हालांकि मशीन लर्निंग शेयर बाजार की कीमतों के पूर्वानुमान के लिए एक ज्ञात उपकरण है, लेकिन क्रिप्टो स्पेस में इसका उपयोग प्रतिबंधित है। अपनी घोषणा का समर्थन करने के लिए, उन्होंने कहा कि क्रिप्टो की कीमतें तकनीकी विकास के साथ-साथ वित्तीय और राजनीतिक कारकों के साथ समान गति से चलती हैं।

कीमतों में उतार-चढ़ाव के पूर्वानुमान में प्रयुक्त प्रक्रिया में शामिल हैं:

1- लाइव क्रिप्टो डेटा का संग्रह।

2- तंत्रिका तंत्र अभ्यास के लिए एकत्रित आंकड़ों की तैयारी।

3- LSTM तंत्रिका तंत्र का उपयोग करके भविष्यवाणी तंत्र से बाहर का प्रयास करें।

4- परिणामों का आकलन।

सागर ने अपने सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए क्रिप्टोकरंसी के डेटासेट का इस्तेमाल किया। उन्होंने GitHub पर कार्यक्रम के लिए कोड के लिए एक लिंक भी जोड़ा और उन उद्देश्यों को परिभाषित किया जिनका उपयोग उन्होंने मशीन लर्निंग के परीक्षण में डेटा मूल्यों को सामान्य बनाने में किया था।

सागर ने प्रणाली के पूर्वानुमानों के निष्कर्षों की योजना बनाने और उन्हें प्रदर्शित करने से पहले एक आकलन उपाय के रूप में एक मीन एब्सोल्यूट एरर का इस्तेमाल किया। एमएई दिशा की परवाह किए बिना पूर्वानुमानों के एक सेट में त्रुटियों के औसत परिमाण का आकलन करता है।

मशीन लर्निंग ने भाप लेना शुरू किया
मूल्य पूर्वानुमानों के अलावा, विभिन्न क्षेत्रों में मशीन लर्निंग को अपनाने की गति तेज होने लगी है।

कुछ महीने पहले यह घोषणा की गई थी कि नासा डेटा वैज्ञानिकों की भर्ती करना चाहता है, विशेष रूप से यह बताते हुए कि क्रिप्टो और ब्लॉकचैन विशेषज्ञता वाले लोग दूसरों पर बढ़त हासिल करेंगे। संगठन ने आगे कहा कि मशीन लर्निंग, बिग डेटा, इंटरनेट ऑफ थिंग्स, सांख्यिकी और क्लाउड कंप्यूटिंग में अनुभव रखने वालों पर भी विशेष ध्यान दिया जाएगा।