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De acordo com uma publicação noticiosa do dia 2 de dezembro, Abinhav Sagar explicou o processo de utilização da tecnologia de aprendizagem de máquina para prever o movimento dos preços num mercado geralmente considerado imprevisível.
Restrição na previsão de preço em criptomoeda
Sagar observou que, embora o aprendizado de máquina seja uma ferramenta conhecida na previsão dos preços do mercado de ações, sua utilização no espaço criptográfico foi proibida. Para corroborar sua declaração, ele acrescentou que os preços das criptografias se movem no mesmo ritmo da evolução tecnológica, também com fatores financeiros e políticos.
O processo usado na previsão do movimento de preços inclui:
1- Coleta de dados criptográficos ao vivo.
2- Preparação dos dados coletados para prática do sistema neural.
3- Experimente o mecanismo de previsão usando o sistema neural LSTM.
4- Avaliação dos resultados.
Sagar fez uso de um conjunto de dados do CryptoCompare para treinar seu sistema. Ele também adicionou um link para o código do programa no GitHub e define os objetivos que usou para normalizar os valores dos dados no teste de aprendizado de máquina.
Sagar usou um erro médio absoluto como uma medida de avaliação antes de planejar e exibir os resultados das previsões do sistema. O MAE avalia a magnitude média dos erros em um conjunto de previsões, independentemente da direção.
Aprendizado de máquina começando a pegar o Steam
Além das previsões de preços, a adoção do aprendizado de máquina em vários setores está começando a ganhar força.
Foi anunciado há alguns meses que a NASA está procurando recrutar cientistas de dados, afirmando especificamente que aqueles com experiência em criptografia e blockchain teriam uma vantagem sobre os outros. A organização acrescentou que aqueles com experiência em aprendizado de máquina, big data, Internet das coisas, estatísticas e computação em nuvem também receberão consideração exclusiva.
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