Многие передовые платформы для торговли криптовалютой используют методы машинного обучения для предоставления передовых методов торговли. Эти методы могут предоставлять такие решения, как ответы на вопросы, анализ языка и создание текста. Это большое достижение глубокого обучения в отношении криптопространства. Push money Официальный сайт использует методы глубокого обучения на квантовых моделях криптовалют. Сюда входят такие методы, как модели-трансформеры и предобученный язык. Это крупнейшая веха в глубоком обучении, и она также широко используется на рынках капитала.
Продукт создан с использованием методов исследования действий в количественном финансировании и исследует, как модели трансформаторов применяются к нескольким классам активов. Криптовалюта считается идеальным классом активов для количественных моделей. Это связано с тем, что эти активы обладают прозрачностью и цифровой ДНК. Количественные финансы теперь адаптировались к новым технологиям и исследованиям глубокого обучения. Эти идеи глубокого обучения появляются и играют важную роль в криптосценариях.
- Графовые нейронные сети: наборы данных блокчейна являются уникальными альфа-источниками для квантовых моделей. Данные блокчейна по своей сути иерархичны и могут быть представлены с помощью графа, содержащего узлы с адресами, соединенными ребрами, представляющими транзакции. Квантовые модели могут использоваться для прогнозирования волатильности биткоина на бирже в зависимости от характеристик адресов, которые выполняют транзакции на бирже. GNN фокусируются на моделях, которые работают со структурами графовых данных.
- Генеративные модели: количественные модели машинного обучения не могут работать с историческими наборами данных. Криптовалютная торговая платформа использует предиктивную модель для проверки крайне волатильных цен криптовалют. Генеративные модели создают синтетические данные, которые соответствуют распределению обучающего набора данных. Эту технологию можно использовать для создания новых заказов, которые соответствуют распределению книг заказов. Это способ объединения синтетических и реальных наборов данных для создания большого набора данных, который может обучать продвинутую модель глубокого обучения.
- Полуконтролируемое обучение: в криптоиндустрии наблюдается дефицит маркированных наборов данных, и это ограничивает количественные модели, которые могут быть созданы в реальных криптосценариях. С помощью этой функции можно делать прогнозы цен в зависимости от активности внебиржевых площадок. Этот метод глубокого обучения работает путем создания моделей, которые могут обучаться с небольшими наборами данных и большим количеством данных, которые содержат немаркированные данные. Эта концепция похожа на учителя, который представляет некоторые концепции группе студентов, а другие оставляет для самостоятельного изучения и домашнего задания. Маркированный набор данных можно использовать для изучения частоты или размера торговли, в то время как немаркированный можно использовать для расширения обучения.
- Представление обучения: Выбор и извлечение признаков являются важными аспектами любой модели обучения квантовой машины, и это актуально в проблемах, которые не поняты должным образом, таких как прогнозы криптоактивов. Используя эту функцию, можно создать предсказательную модель для ценообразования биткойнов, проверив записи книги заказов. При использовании этой технологии необходимо определить, какие признаки или атрибуты могут служить предикторами. Это может помочь в автоматизации обучения признаков для построения эффективных моделей. Он не полагается на моделирование признаков человеком и может экстраполировать признаки с использованием немаркированных наборов данных. Это используется для прогнозирования волатильности ценообразования биткойнов в автоматическом режиме.
- Поиск нейронной архитектуры: этот процесс создания моделей обучения весьма субъективен. Хорошим примером реализации этой технологии является прогнозирование цены Ethereum в зависимости от выбранных протоколов Defi. Исходя из характера проблемы, можно выбрать некоторые предпочтения относительно архитектуры и модели, которые следует использовать. Решение основано на субъективных мнениях и знаниях предметной области о влиянии протоколов Defi на ценообразование Ethereum. Эта технология машинного обучения работает путем автоматизации генерации моделей. Когда задан набор данных и целевая задача, NAS оценит возможные архитектуры нейронной сети и предоставит многообещающие результаты в качестве выходных данных. Метод может использоваться для обработки набора данных, который включает торговлю на децентрализованных биржах и создание моделей, которые могут предсказывать цены монет и тенденцию изменения цен на основе записей.
Помимо этих методов, существует множество методов глубокого обучения, которые в той или иной степени оказывают влияние на криптоиндустрию.