Az indiai tudós olyan programot fejleszt, amely valós időben előrejelzi a Bitcoin-t

Másolási kereskedési szolgáltatás. Algónk automatikusan nyitja és zárja a kereskedéseket.

Az L2T Algo rendkívül jövedelmező jeleket biztosít minimális kockázattal.

24 órás kriptovaluta kereskedés. Amíg alszol, mi kereskedünk.

10 perces beállítás jelentős előnyökkel. A kézikönyvet a vásárláshoz mellékeljük.

79%-os sikerarány. Eredményeink lenyűgözik Önt.

Akár 70 kereskedés havonta. Több mint 5 pár kapható.

A havi előfizetés 58 GBP-tól kezdődik.

L2T Valami

TÁVIRAT

EREDMÉNYEK

Az indiai Vellore Institute of Technology adatkutatója új technikát dolgozott ki a kriptovaluta-árak valós idejű előrejelzésére, hosszú rövid távú memória idegrendszer használatával.

Egy december 2-i hírkiadvány szerint Abinhav Sagar elmagyarázta a gépi tanulási technológia használatának folyamatát az ármozgások előrejelzésére egy olyan piacon, amelyet általában kiszámíthatatlannak tartanak.

Korlátozás az árelőrejelzésre a kriptovalután
Sagar megjegyezte, hogy bár a gépi tanulás ismert eszköz a tőzsdei árak előrejelzésében, a kriptográfiai térben történő felhasználása tilos. Nyilatkozatát alátámasztva hozzátette, hogy a kriptográfiai árak a technológiai fejlõdéssel egyidõben mozognak, pénzügyi és politikai tényezõkkel is.

Az ármozgások előrejelzésében használt folyamat a következőket tartalmazza:

1- Élő kriptográfiai adatok gyűjtése.

2- Az összegyűjtött adatok előkészítése az idegrendszer gyakorlásához.

3- Próbálja ki az előrejelzési mechanizmust az LSTM idegrendszer segítségével.

4- Az eredmények értékelése.

Sagar a CryptoCompare adatkészletét használta a rendszer képzéséhez. Linket adott hozzá a program kódjához a GitHubon, és meghatározza azokat a célokat, amelyeket az adatértékek normalizálásakor használt a gépi tanulás próbájában.

Sagar az átlagos abszolút hibát használta értékelési intézkedésként, mielőtt megtervezte és megjelenítette a rendszer előrejelzéseinek eredményeit. A MAE az előrejelzések halmazában a hibák átlagos nagyságát értékeli, iránytól függetlenül.

A gépi tanulás kezdi a Steam felvételét
Az árelőrejelzésektől eltekintve a gépi tanulás elterjedése a különféle ágazatokban kezd lendületet venni.

Néhány hónappal ezelőtt jelentették be, hogy a NASA adatkutatókat kíván toborozni, konkrétan kijelentve, hogy a kripto- és blokklánc-szakértelemmel rendelkezők előnyhöz jutnak másokkal szemben. A szervezet hozzátette, hogy a gépi tanulás, a big data, a tárgyak internete, a statisztikák és a felhőalapú számítás terén tapasztalattal rendelkezőknek is kizárólagos figyelmet szentelnek.