هل يمكنك توضيح طرق التعلم الآلي المختلفة المستخدمة في مجال العملات المشفرة؟
هل ننظر إلى خوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف، أو التعلم غير الخاضع للإشراف، أو ربما تقنيات التعلم المعزز؟
كيف تساهم هذه الأساليب في مهام مثل التنبؤ باتجاهات السوق، أو اكتشاف الاحتيال، أو تحسين استراتيجيات التداول؟
بالإضافة إلى ذلك، ما هي المكتبات أو الأطر المحددة المستخدمة بشكل شائع في هذا المجال، وكيف تسهل دمج التعلم الآلي في تطبيقات العملات المشفرة؟
6 الأجوبة
ZenMindfulness
Wed Sep 11 2024
تعمل العملات المشفرة على مبدأ أساسي وهو الحوسبة المتوازية، مما يتيح معالجة معاملاتها في وقت واحد.
تفتح هذه الخاصية طرقًا لاستخدام تقنيات التعلم الآلي المتقدمة لتحليل اتجاهات السوق والتنبؤ بها.
DigitalDuke
Tue Sep 10 2024
أحد هذه التقنيات هو الانحدار العام للمربعات الصغرى، والذي يساعد في تحديد الأنماط في البيانات التاريخية عن طريق تقليل مجموع القيم المتبقية.
يمكن أن تكون هذه الطريقة مفيدة بشكل خاص في التنبؤ بأسعار العملات المشفرة.
Giuseppe
Tue Sep 10 2024
تعد خوارزميات الانحدار الذاتي المتغير المشروط (TARCH) وخوارزميات الانحدار الذاتي المتجه (VAR) أيضًا من الإضافات القيمة إلى مجموعة أدوات تحليل العملة المشفرة.
تعمل نماذج TARCH على تجميع التقلبات، بينما تلتقط VAR الترابط بين أسعار العملات المشفرة المتعددة، مما يوفر نظرة ثاقبة لحركتها المشتركة.
SamuraiWarrior
Tue Sep 10 2024
هناك أداة قوية أخرى وهي شبكة الذاكرة طويلة المدى (LSTM)، والتي تتفوق في تعلم التبعيات طويلة المدى في تسلسل البيانات.
يمكنه التقاط العلاقات المعقدة بين أسعار العملات المشفرة والعوامل المختلفة مع مرور الوقت.
amelia_harrison_architect
Tue Sep 10 2024
يعمل Bi-LSTM، وهو امتداد لـ LSTM، على تعزيز قدراته من خلال معالجة البيانات في الاتجاهين الأمامي والخلفي.
يسمح هذا التدفق ثنائي الاتجاه بفهم أكثر شمولاً لديناميكيات سوق العملات المشفرة.