Ryze | IT, Gadgets si Crypto

Un data scientist din prestigiosul Institut Vellore al Tehnologiei din India a prezentat o metoda pentru a prezice, in timp real, pretul Bitcoin, folosind o retea neuronala de lunga durata (LSTM).

 

Intr-o postare pe blog publicata pe 2 decembrie, cercetatorul Abinhav Sagar a demonstrat un proces in patru etape pentru modul de utilizare a tehnologiei de invatare a masinilor pentru a prognoza preturile intr-un sector despre care a declarat ca este „relativ imprevizibil” in comparatie cu pietele traditionale.

Sagar a prefatat demonstratia sa, mentionand ca, in timp ce invatarea automata a obtinut un anumit succes in prezicerea preturilor bursiere, aplicarea sa in campul criptomonedelor a fost restrictionata. In sprijinul acestei afirmatii, el a sustinut ca preturile criptomonedelor fluctueaza in conformitate cu evolutiile tehnologice cu ritm rapid, precum si cu factorii economici, de securitate si politici.

 

Metoda propusa de Sagar in patru pasi implica 1) colectarea datelor in timp real despre criptocurrency; 2) pregatirea datelor pentru pregatirea retelei neuronale; 3) testarea predictiei cu ajutorul retelei neuronale LSTM; 4) vizualizarea rezultatelor previziunii.

 

Asa cum a subliniat dezvoltatorul de software Aditi Mittal, LSTM este un acronim pentru „Memorie pe termen scurt” – un tip de retea neuronala care este proiectat pentru a clasifica, prelucra si prezice serii de timp date de intervalele de timp necunoscute.

 

Pentru a-si antrena reteaua, Sagar a folosit un set de date de la CryptoCompare, folosind functii precum pret, volum si valori deschise, mari si mici.

 

El ofera un link catre codul pentru proiectul complet de pe GitHub si prezinta functiile pe care le-a folosit pentru a normaliza valorile datelor in pregatirea invatarii automate.

 

Inainte de a planifica si vizualiza rezultatele previziunilor retelei, Sagar observa ca a folosit eroarea medie absoluta ca metrica de evaluare, care, observa el, masoara magnitudinea medie a erorilor dintr-un set de predictii, fara a tine cont de directia lor.

 

Dincolo de previziunile pietei, convergenta noilor tehnologii descentralizate, cum ar fi blockchain-ul cu invatarea automata, a obtinut tot mai multa tractiune.

 

Conform raportului din aceasta toamna, NASA a publicat recent o lista pentru un rol de data scientist, evidentizand criptocurrency si expertiza blockchain ca „un plus”.

 

Agentia – a carei functie principala este constructia si functionarea navei spatiale robotizate planetare si conducerea misiunilor pe orbita a Pamantului – a necesitat in continuare calificari intr-unul sau mai multe domenii conexe, inclusiv invatare automata, date mari, Internet of Things, analitice, statistici si cloud computing.