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 Новое сообщение Индийский ученый применил технологию глубокого обучения для прогнозирования цен криптоактивов появилось на КриптоВики.