Индийский ученый разработал программу, которая прогнозирует биткойн в режиме реального времени

Сервис для копирования сделок. Наш алгоритм автоматически открывает и закрывает сделки.

Алгоритм L2T предоставляет высокодоходные сигналы с минимальным риском.

Круглосуточная торговля криптовалютой. Пока вы спите, мы торгуем.

Установка за 10 минут с существенными преимуществами. Инструкция предоставляется при покупке.

79% успеха. Наши результаты вас порадуют.

До 70 сделок в месяц. В наличии более 5 пар.

Ежемесячная подписка начинается от 58 фунтов стерлингов.

L2T Что-то

ТЕЛЕГРАММА

РЕЗУЛЬТАТЫ

Специалист по данным из Индийского технологического института Веллора разработал новую технику прогнозирования цен на криптовалюту в режиме реального времени с помощью нейронной системы с долгосрочной краткосрочной памятью.

Согласно новостной публикации от 2 декабря, Абинхав Сагар объяснил процесс использования технологии машинного обучения для прогнозирования движения цен на рынке, который обычно считается непредсказуемым.

Ограничение прогноза цен на криптовалюту
Сагар отметил, что, хотя машинное обучение является известным инструментом прогнозирования цен на фондовом рынке, его использование в криптопространстве запрещено. В поддержку своего заявления он добавил, что цены на криптовалюту движутся в одном темпе с технологическим развитием, а также с финансовыми и политическими факторами.

Процесс, используемый для прогнозирования движения цен, включает:

1- Сбор живых криптоданных.

2- Подготовка собранных данных для отработки нейронной системы.

3- Попробуйте использовать механизм прогнозирования с помощью нейронной системы LSTM.

4- Оценка результатов.

Сагар использовал набор данных из CryptoCompare для обучения своей системы. Он также добавил ссылку на код программы на GitHub и определяет цели, которые он использовал при нормализации значений данных в пробной версии для машинного обучения.

Сагар использовал среднюю абсолютную ошибку в качестве меры оценки перед планированием и отображением результатов прогнозов системы. MAE оценивает среднюю величину ошибок в наборе прогнозов независимо от направления.

Машинное обучение начинает набирать обороты в Steam
Помимо прогнозов цен, внедрение машинного обучения в различных секторах начинает набирать обороты.

Несколько месяцев назад было объявлено, что НАСА ищет специалистов по обработке данных, в частности, заявив, что те, кто обладает опытом в области криптографии и блокчейнов, будут иметь преимущество перед другими. Далее организация добавила, что исключительное внимание будет уделено тем, у кого есть опыт в машинном обучении, больших данных, Интернете вещей, статистике и облачных вычислениях.