Энэтхэгийн эрдэмтэн Биткойныг бодит цаг хугацаанд урьдчилан таамаглах хөтөлбөр боловсруулж байна

Хуулбар худалдаалах үйлчилгээ. Манай Algo нь арилжааг автоматаар нээж, хаадаг.

L2T Algo нь эрсдэл багатай өндөр ашигтай дохио өгдөг.

24/7 криптовалютын арилжаа. Таныг унтаж байхад бид худалдаа хийдэг.

10 минутын тохиргоо нь ихээхэн давуу талтай. Гарын авлага нь худалдан авалтын хамт ирдэг.

79% амжилт. Бидний үр дүн таны сэтгэлийг хөдөлгөх болно.

Сард 70 хүртэлх арилжаа. 5-аас дээш хос байгаа.

Сарын захиалга £58-аас эхэлдэг.

L2T Ямар нэг зүйл

TELEGRAM

Үр дүн

Энэтхэгийн Веллоре технологийн дээд сургуулийн мэдээлэл судлаач урт хугацааны богино хугацааны санах ойн мэдрэлийн системийг ашиглан криптовалютын үнийг бодит цаг хугацаанд урьдчилан тооцоолох шинэ техник технологийг боловсруулжээ.

Арванхоёрдугаар сарын 2-ны өдөр гарсан нэгэн мэдээллийн дагуу Абинхав Сагар ерөнхийдөө урьдчилан таамаглах аргагүй гэж үздэг зах зээлийн үнийн хөдөлгөөнийг урьдчилан таамаглахад машин сурах технологийг ашиглахтай холбоотой үйл явцыг тайлбарлав.

Криптовалютын үнийн урьдчилсан тооцоог хязгаарлах
Хэдийгээр машин сурах нь хөрөнгийн зах зээлийн үнийг урьдчилан таамаглахад ашигладаг хэрэгсэл боловч үүнийг крипто орон зайд ашиглахыг хориглодог гэж Сагар тэмдэглэв. Тунхаглалаа батлахын тулд тэрээр крипто валютын үнэ технологийн хөгжил, санхүүгийн болон улс төрийн хүчин зүйлтэй ижил хурдтай явагдаж байгааг нэмж хэллээ.

Үнийн хөдөлгөөнийг урьдчилан таамаглахад ашигладаг үйл явцад дараахь зүйлс орно.

1- Шууд криптогийн мэдээллийг цуглуулах.

2- Мэдрэлийн системийг дадлагажуулах зорилгоор цуглуулсан өгөгдлийг бэлтгэх.

3- LSTM мэдрэлийн системийг ашиглан урьдчилан таамаглах механизмыг туршиж үзээрэй.

4- Үр дүнгийн үнэлгээ.

Сагар өөрийн системийг сургахын тулд CryptoCompare-ээс өгөгдлийн санг ашигласан. Тэрбээр GitHub дээрх програмын кодын холбоосыг нэмж, машин сурах туршилтын явцад өгөгдлийн утгыг хэвийн болгоход ашигладаг зорилгоо тодорхойлов.

Сагар нь системийн урьдчилсан мэдээний үр дүнг төлөвлөх, харуулахаас өмнө Үнэмлэхүй дундаж алдааг үнэлгээний хэмжүүр болгон ашигласан. MAE нь урьдчилсан багц дахь алдааны дундаж хэмжээг чиглэлээс үл хамааран үнэлдэг.

Уурыг авч эхэлж буй машины сургалт
Үнийн таамаглалаас гадна янз бүрийн салбарт машинаар сурч боловсрох нь уур амьсгалыг авч эхэлж байна.

НАСА-гаас мэдээлэл судлаачдыг элсүүлэхээр ажиллаж байгаа бөгөөд ялангуяа крипто ба блокчэйн мэдлэгтэй хүмүүс бусдаас давуу талтай болохыг мэдэгдэж байсан. Байгууллага цааш нь нэмж хэлэхэд машин сурах, том мэдээлэл, интернетийн зүйлс, статистик, үүлэн тооцооллын чиглэлээр туршлагатай хүмүүсийг онцгой анхаарч үзэх болно.