Хотите всегда оставаться в курсе событий? Подписывайтесь на @cryptochan и получайте новости в нашем Telegram канале.
×
Индийский ученый применил технологию глубокого обучения для прогнозирования цен криптоактивов
Исследователь из Технологического института Веллора в Индии предложил метод прогнозирования цен криптоактивов с использованием нейронной сети с долгой краткосрочной памятью (LSTM). Специалист по обработке и анализу данных Абинхав Сагар (Abinhav Sagar) продемонстрировал в своем блоге четырехэтапный процесс использования технологии машинного обучения для прогнозирования цен криптоактивов в режиме реального времени, которые «относительно непредсказуемы» по сравнению с традиционными рынками. По мнению Сагара, хотя машинное обучение достигло некоторого успеха в прогнозировании цен на фондовом рынке, его применение в индустрии криптовалют было ограничено. В подтверждение он заявил, что цены криптоактивов колеблются в связи с быстрым развитием технологий, а также экономическими и политическими факторами и вопросами безопасности. Предложенный Сагаром четырехэтапный метод включает: сбор данных о криптовалюте в режиме реального времени; подготовку данных для обучения нейронной сети; тестирование прогноза с использованием нейронной сети LSTM; визуализацию результатов прогноза. Для обучения сети Сагар использовал набор данных от CryptoCompare, учитывая цену, объем торгов, наибольшее и наименьшее значение цены. Он опубликовал информацию о проекте на GitHub и описал функции, которые он использовал для нормализации значений данных при подготовке к машинному обучению. Прежде чем составить график и визуализировать результаты сетевых прогнозов, Сагар отметил, что в качестве показателя оценки он использовал абсолютную погрешность среднего значения, которая измеряет среднюю величину ошибок в наборе прогнозов без учета их направления. Визуализация Сагара прогноза цены криптовалюты в режиме реального времени с использованием нейронной сети LSTM. Источник: towardsdatascience.com Машинное обучение уже не первый раз применяется в индустрии криптовалют и блокчейна для получения статистических данных. Летом аналитическая компания Elliptic в сотрудничестве с Массачусетским технологическим институтом (MIT) исследовали более 200 000 транзакций в сети Биткоина на предмет их связи с преступной деятельностью. Для того, чтобы отсортировать 203 769 транзакций на общую сумму $6 млрд, исследовательская группа задействовала алгоритм с машинным обучением.
Cегодня
В мире за неделю
-
6 Июн, 05:20+4 Разработчики Ethereum закрыли Linea — можно ли доверять сетям уровня 2?
-
6 Июн, 05:07+4 Bitwise: Цифровые валюты привлекут триллионы долларов
-
6 Июн, 02:30+5 ФБР предупреждает о мошенничествах с криптовалютой на фальшивых работах из дома
-
4 Июн, 07:58+4 Бизнесменам на заметку: майнинг может стать новым видом экономической деятельности
-
2 Июн, 13:40+7 Британский банк Kroo решил запретить своим клиентам совершать транзакции с криптовалютой
-
27 Май, 16:30+4 Почему Ethereum (ETH) будет расти
-
24 Май, 13:50+5 Материал Центробанк не видит массового инвестирования в криптовалюты, портал ПЛАС