Ethereum

गहन सीखने: इसका उपयोग भविष्य के बीटीसी की कीमतों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है?


भारत के प्रतिष्ठित वेल्लोर इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के एक डेटा वैज्ञानिक ने हाल ही में दीर्घकालिक अल्पकालिक मेमोरी [LSTM] तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके वास्तविक समय में क्रिप्टोकरेंसी की कीमत की भविष्यवाणी करने के लिए एक विधि की रूपरेखा तैयार की है। शोधकर्ता अभिनव सागर ने 2 दिसंबर को प्रकाशित एक ब्लॉग पोस्ट में साझा किया कि बिटकॉइन की भविष्य की कीमत की भविष्यवाणी करने की प्रक्रिया गहन सीखने पर आधारित है।

बिटकॉइन न्यूज में आज के क्रोध में, एक डेटा वैज्ञानिक यह दर्शाता है कि पारंपरिक बाजारों की तुलना में इस उद्योग के लिए "अपेक्षाकृत अप्रत्याशित" मूल्य की भविष्यवाणी करने के लिए मशीन सीखने का उपयोग कैसे करें। सागर प्रदर्शन-प्रारंभ की शुरुआत के रूप में गहन शिक्षण का उपयोग करता है, जबकि मशीन सीखने से स्टॉक की कीमतों की भविष्यवाणी करने में कुछ सफलता मिली है, क्रिप्टोक्यूरेंसी स्पेस में इसका अनुप्रयोग सीमित है।

इस दावे के समर्थन में, वैज्ञानिक का मानना ​​है कि क्रिप्टोकरेंसी की कीमत तेजी से विकसित हो रहे तकनीकी विकास के साथ-साथ आर्थिक, सुरक्षा और राजनीतिक कारकों के आधार पर उतार-चढ़ाव करती है।

क्रिप्टोक्यूरेंसी समाचार में सागर की गहरी सीखने की प्रक्रिया दिखाई दी, और उनकी प्रस्तावित पद्धति में निम्नलिखित चरण शामिल हैं:

वास्तविक समय के क्रिप्टोक्यूरेंसी आंदोलन से डेटा इकट्ठा करें, तंत्रिका नेटवर्क प्रशिक्षण के लिए यह डेटा तैयार करें; एलएसटी न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके कीमत की भविष्यवाणी करें; अपने भविष्यवाणी परिणामों को प्रदर्शित करें।

अदिति मित्तल नामक एक अन्य सॉफ्टवेयर डेवलपर द्वारा उल्लिखित, LSTM "दीर्घकालिक अल्पकालिक स्मृति" के लिए एक परिचित है, जो अनिवार्य रूप से एक तंत्रिका नेटवर्क है जो किसी दिए गए समय अंतराल या अज्ञात अवधि का जवाब देने के लिए डिज़ाइन किया गया है वर्गीकृत, प्रक्रिया, और समय श्रृंखला की भविष्यवाणी।

अपने नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए, डेटा वैज्ञानिक [सागर] ने वास्तविक समय चार्ट के डेटा सेट का उपयोग किया, और मूल्य, व्यापारिक मात्रा और शुरुआती मूल्य, उच्च मूल्य और कम मूल्य जैसे कार्यों का उपयोग किया। यहां तक ​​कि उन्होंने GitHub पर पूरे प्रोजेक्ट कोड के लिए एक लिंक पोस्ट किया और कीमत, ट्रेडिंग वॉल्यूम और शुरुआती मूल्य, उच्च और निम्न कीमतों जैसी सुविधाओं का लाभ उठाया।

बाजार की भविष्यवाणियों के अलावा, कई बार गहरी सीखने [मशीन सीखने] का उपयोग किया गया है और अनगिनत अपील प्राप्त की है। जैसा कि इस वर्ष की शुरुआत में बताया गया है, नासा ने हाल ही में डेटा वैज्ञानिक पदों की एक सूची जारी की है, क्रिप्टोक्यूरेंसी और ब्लॉकचेन विशेषज्ञता को "दो अंक" के रूप में सूचीबद्ध किया है। एजेंसी को आगे मशीन लर्निंग, बिग डेटा, IoT, एनालिटिक्स, सांख्यिकी और क्लाउड कंप्यूटिंग सहित एक या अधिक संबंधित क्षेत्रों में योग्यता की आवश्यकता होती है।

डीसी पूर्वानुमान कई क्रिप्टो समाचार श्रेणियों में एक नेता है, जो समाचार के उच्चतम मानकों को पूरा करने और पालन करने का प्रयास करता है
एक सख्त संपादकीय नीति। यदि आप हमारी समाचार साइट में विशेषज्ञता प्रदान करने या योगदान करने में रुचि रखते हैं,
हमें कभी भी [email protected] पर संपर्क करें।

स्रोत: 0x से DCFORECASTS द्वारा संकलित। कॉपीराइट लेखक Stefan के स्वामित्व में है। इसे बिना अनुमति के पुन: प्रस्तुत नहीं किया जा सकता है। पढ़ने जारी रखने के लिए क्लिक करें