分析师如何使用深度学习实时预测价格？

著名的Vellor理工学院的一位数据分析师已经弄清楚了如何使用深度学习来预测加密货币。为此，他使用了LSTM人工神经网络，即长短期记忆。人工智能可以处理所有技术指标并从过去的错误中学习。

在12月2日发布的博客文章中，分析师Abinhav Sagar演示了该过程的四个步骤，该过程改进了深度学习技术的使用以预测加密货币的成本。人工智能应该比人类更好地处理它，因为市场相对不可预测。

LSTM不能一次完成所有操作

Sagar在博客中着重介绍了人工智能在股票市场上的成就。但是，他指出，在加密货币领域的使用非常有限。加密货币由于其波动性正在迅速改变所有指标。机器然后不知道要带来什么价值。

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Sagar方法包括以下步骤：

1. 收集时间准确的加密货币数据
2. 为神经网络训练准备数据
3. 使用LSTM神经网络进行预测性测试
4. 可视化预测结果

软件开发人员Aditi Mittal指出，LSTM是一种神经网络，旨在根据自己学习的给定指标来进行获取，处理和预测。

为了训练他的网络，Sagar使用了CryptoCompare数据集，并使用了价格，数量，开盘价以及它们的高低数据。

他还为GitHub开发人员论坛提供了完整的代码链接，该链接描述了用于规范数据值以准备机器学习的功能。

在尝试可视化设备的贡献之前，它将先检查其自身存储的数据。他使用平均绝对误差作为度量标准，他说可以测量预测误差。这为你提供了一种显示风险的数字。

资料来源：directionsdatascience.com

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从市场到另一个Cosmos

除了市场预测之外，开发人员还正在考虑如何将人工智能放入其区块链中。由于Satoshi白皮书的人工智能已经走了很长一段路，所以这种趋势最近在成倍增长。

例如，美国宇航局（NASA）正在寻找一位数据分析师，他也可以使用加密货币和区块链。

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编译者/作者：不详

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