คุณช่วยอธิบายวิธีการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ ที่ใช้ในขอบเขตของสกุลเงินดิจิทัลได้ไหม
เรากำลังดูอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบมีผู้สอน การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล หรือเทคนิคการเรียนรู้แบบเสริมกำลังหรือไม่?
แนวทางเหล่านี้มีส่วนช่วยในงานต่างๆ เช่น การคาดการณ์แนวโน้มของตลาด การตรวจจับการฉ้อโกง หรือการเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์การซื้อขายอย่างไร
นอกจากนี้ ไลบรารีหรือเฟรมเวิร์กเฉพาะใดบ้างที่มักใช้ในโดเมนนี้ และจะอำนวยความสะดวกในการบูรณาการการเรียนรู้ของเครื่องเข้ากับแอปพลิเคชันสกุลเงินดิจิทัลได้อย่างไร
6 คำตอบ
ZenMindfulness
Wed Sep 11 2024
สกุลเงินดิจิทัลทำงานบนหลักการพื้นฐานของการประมวลผลแบบขนาน ซึ่งช่วยให้ธุรกรรมสามารถประมวลผลได้พร้อมกัน
คุณลักษณะนี้เปิดช่องทางในการใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูงเพื่อวิเคราะห์และคาดการณ์แนวโน้มของตลาด
DigitalDuke
Tue Sep 10 2024
เทคนิคหนึ่งคือ General Least-Square Regression ซึ่งช่วยระบุรูปแบบในข้อมูลในอดีตโดยการลดผลรวมของเศษที่เหลือยกกำลังสองให้เหลือน้อยที่สุด
วิธีนี้จะมีประโยชน์อย่างยิ่งในการคาดการณ์ราคาสกุลเงินดิจิทัล
Giuseppe
Tue Sep 10 2024
อัลกอริธึม Time-Varying Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (TARCH) และ Vector Autoregression (VAR) ยังเป็นส่วนเสริมที่มีคุณค่าในชุดเครื่องมือวิเคราะห์สกุลเงินดิจิทัลอีกด้วย
TARCH จำลองการจัดกลุ่มความผันผวน ในขณะที่ VAR บันทึกการพึ่งพาซึ่งกันและกันระหว่างราคาสกุลเงินดิจิทัลหลายรายการ โดยให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการเคลื่อนไหวร่วมกัน
SamuraiWarrior
Tue Sep 10 2024
เครื่องมืออันทรงพลังอีกอย่างหนึ่งคือเครือข่าย Long Short-Term Memory (LSTM) ซึ่งเชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้การพึ่งพาระยะยาวในลำดับข้อมูล
สามารถบันทึกความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างราคาสกุลเงินดิจิทัลและปัจจัยต่างๆ ในช่วงเวลาหนึ่งได้
amelia_harrison_architect
Tue Sep 10 2024
Bi-LSTM ซึ่งเป็นส่วนขยายของ LSTM ช่วยเพิ่มขีดความสามารถด้วยการประมวลผลข้อมูลทั้งทิศทางไปข้างหน้าและข้างหลัง
การไหลแบบสองทิศทางนี้ช่วยให้มีความเข้าใจที่ครอบคลุมมากขึ้นเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงของตลาดสกุลเงินดิจิทัล