BTC
7522.1
ETH
148.92
BCH
211.16
LTC
44.944
DASH
52.692
XRP
0.2268
EOS
2.6904
ADA
0.0380
BNB
15.532
https://yobitex.net
https://yobitex.net/
hashflare.io
bestchange.ru
cryptoreactor.ru

Индийский ученый применил технологию глубокого обучения для прогнозирования цен криптоактивов

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:

  1. сбор данных о криптовалюте в режиме реального времени;

  2. подготовку данных для обучения нейронной сети;

  3. тестирование прогноза с использованием нейронной сети LSTM;

  4. 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.

price prediction

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.

Показать комментарии Обсудить на форуме

Подписывайтесь на новости и их анализ в нашем Telegram канале!

Калькулятор Bitcoin
Скорость, GH/s:
Сложность:
Курс BTC/USD:
Курс BTC/RUB:
в день в неделю в месяц
BTC
0.000020
0.000137
0.000586
USD
0.14598
1.0219
4.3794
RUB
9.3017
65.112
279.05
Расширенный калькулятор
yobit.net
Курсы криптовалют
Обновить
Статистика сети
Текущая сложность: 12876842089683
Следующая сложность: 13248687001327 (2.89%)
Блоков до пересчета: 1443
Цена шары (PPS): 0.0000000000
Мощность сети (Th/s): 94837795.64
Блоков в сети: 607389
Блоков в час: 6.17
Блоков за последний час: 5
До 6.25 BTC/блок: 152.69 дней
(22611 блоков)
Лучше взять и изобрести завтрашний день, чем переживать о том, что вчерашний был так себе
Стив Джобс