Facebooks prädiktive Modelle für tiefes Lernen signalisieren

Vor einigen Jahren, als Bitcoin kaum 15 Dollar wert war, hätten wir die Krypto-Währung gerne zu einem so erschwinglichen Preis erwerben können, zumal ihr Wert im Jahr 2017 auf ein Allzeithoch von 20.000 Dollar emporschnellen würde.

Aber wie hätten wir das vorher wissen oder vorhersagen können? Dies ist genau das Dilemma, mit dem Kryptographie-Benutzer jeden Tag konfrontiert sind, besonders jetzt, da die lang erwartete Halbierung durch Bitcoin erwartet wird. Das Ereignis, das viele Menschen im Ökosystem voller Erwartungen hat, weil es in seinen drei vorherigen Ausgaben ein treibender Faktor für den Preis von Kryptomoney war.

Alle vier Jahre führt Bitcoin auf der Grundlage der in seinen Code eingebauten Parameter eine Halbierungsveranstaltung durch. Jede Halbierung reduziert die Belohnung pro abgebauten Bitcoin-Block Bitcoin Era, Bitcoin Billionaire, Bitcoin Profit, Bitcoin Code, Bitcoin Superstar, The News Spy, Bitcoin Revolution, Bitcoin Evolution, Bitcoin Trader, Immediate Edge, Bitcoin Circuit. um die Hälfte.

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Nun, wie können wir dieses Preisvorhersage-Dilemma lösen? Vielleicht kann uns das maschinelle Lernen die Antwort geben.

Trendsetter für maschinelles Lernen. Es ist wahrscheinlich, dass Modelle des maschinellen Lernens uns die Informationen liefern werden, die wir über die Zukunft von Kryptomoney lernen müssen. Es wird uns nicht die Zukunft sagen, aber es könnte uns den allgemeinen Trend und die Richtung sagen, in die sich die Preise bewegen werden. In diesem Sinne versucht man, diese selbstlernenden Modelle zu seinem Vorteil zu nutzen und den zukünftigen Preis von Bitcoin vorherzusagen.

Das maschinelle Lernen ist auch als die Kategorie von Algorithmen bekannt, die es Softwareanwendungen ermöglichen, Ergebnisse genauer vorherzusagen, ohne dass sie explizit programmiert werden müssen.

Nun liegt der Kern dieses Lernens in der Konstruktion von Algorithmen, die Eingabedaten empfangen können und eine statistische Analyse zur Vorhersage eines Ergebnisses ermöglichen, während sie gleichzeitig aktualisiert werden, wenn neue Daten verfügbar werden.

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Der prominente Markt der Kryptomonien ist durch ein hohes Maß an Spekulation und eine hohe Volatilität gekennzeichnet, was ein neues und herausforderndes Szenario für die Anwendung von Methoden zur Vorhersage von Zeitreihen darstellt. In diesem Zusammenhang zeichnet sich Bitcoin dadurch aus, dass es den größten Teil der gesamten Marktkapitalisierung sowie das Gesamtvolumen der täglichen Transaktionen abdeckt.

Es gibt also die selbstlernenden Modelle, die als Zeitreihenmodelle bezeichnet werden. Diese Modelle untersuchen die Vergangenheit und suchen nach Mustern und Trends, um die Zukunft vorwegzunehmen. Ohne diese Modelle müssten wir all diese Analysen selbst durchführen, und das würde zu viel Zeit in Anspruch nehmen.