印度数据科学家提出了实时预测比特币价格的深度学习方法

 
Abinhav Sagar使用长短期记忆神经网络进行了预测。
Sagar在博客文章和GitHub中发布了这些预测的四个步骤。
加密货币行业以易变，不可预测和不断变化着称。预测市场的走势可以轻松地为日常投资者带来好处，一位数据科学家认为，他已经弄清楚了。著名的韦洛尔技术学院的Abinhav Sagar最近表示，有可能使用长短期记忆(LSTM)神经网络来以真实的准确性预测这些价格。 Sagar于12月2日发布了有关此精确方法的博客，展示了他可以使用该技术在“相对不可预测”的市场中进行预测的四个步骤。
演示首先从Sagar的评论开始，即该机器学习技术在加密货币领域的应用相对有限，尽管它在股票市场上取得了一些成功。萨加尔解释说，像比特币这样的加密货币市场价格倾向于快速波动，因为它们与世界各地技术，安全，政治和经济的变化相对应。
四个步骤包括：
实时收集有关加密货币的数据
准备在神经网络训练中使用数据
使用LSTM神经网络测试预测
可视化预测结果
Sagar使用CryptoCompare的一个数据集来训练网络，并应用价格，数量，开盘价，高价和低价。可以在GitHub上找到完成的项目，该博客包括指向的链接。该页面还详细介绍了他为标准化数据值而应用的功能，以为神经网络训练准备数据。
在进行第四步以显示结果可视化之前，Sagar指出，他采用的评估指标是平均绝对误差，该平均误差检查了预测集误差的平均幅度。它在不考虑方向的情况下测量此大小。
Sagar使用LSTM神经网络实时可视化他的加密货币预测

除了市场预测之外，将去中心化技术(如区块链)与机器学习结合使用的势头也越来越大。例如，美国国家航空航天局(NASA)最近列出了一个可用的数据科学家职位，并补充说，在加密货币和区块链行业的专业知识是“加分”。此外，该机构正在寻找至少在以下领域之一具有资格的个人–大数据，物联网，分析，云计算，机器学习和统计。