Cointelegraph’ın haberine nazaran, Hindistan’ın kıymetli kurumlarından Vellore Institute of Technology’sindeki bir bilgi bilimcisi, Long Short-Memory Memory (LSTM) ağını kullanarak gerçek vakitli olarak kripto fiyatlarının varsayım edilebilmesine imkan tanıyan bir formül bulduğunu sav etti.
2 Aralık’ta yayınlanan bir blog yazısında araştırmacı Abinhav Sagar, rastgele bir bölümde fiyatları iddia etmek için makine öğrenmesi (machine learning) teknolojisinin nasıl kullanılacağına ait dört evreli bir süreç olduğunu ortaya koydu.
Sagar’ın Dört Etabı Sagar yaptığı açıklamada, makine tahsilinin borsa fiyatlarının varsayımında muvaffakiyet elde etmesine karşın, kripto para ünitesi alanında uygulamasının kısıtlandığına dikkat çekti. Bu savını desteklemek için de çok süratli bir formda ilerleyen teknolojik gelişmelerin yanı sıra ekonomik, güvenlik ve politik faktörlere nazaran kripto para ünitesi fiyatlarının dalgalandığını savundu.
Sagar’ın dört evreli önerilen prosedürü şu kademeleri içeriyor:
Long Short-Memory Memory Bunların yanında yazılım geliştiricisi Aditi Mittal‘ın belirttiği üzere LSTM, bilinmeyen müddetlerde verilen vakit serilerini sınıflandırmak, işlemek ve kestirim etmek için tasarlanmış bir cins ağ sistemi olarak biliniyor.
Ayrıyeten yapılan açıklamalara nazaran ağını eğitmek için Sagar, fiyat, hacim, yüksek ve düşük pahalar üzere özelliklerden yararlanarak CryptoCompare’den elde ettiği dataları kullandı. GitHub üzerinden tüm proje koduna bir link ile veren Sagar, machine learning hazırlanırken data kıymetlerini olağanlaştırmak için kullandığı fonksiyonları de ana çizgileriyle belirtti.
Bunların yanında bilindiği üzere fiyat kestirimleri kripto para piyasasında hayli kıymetli bir yer buluyor. Hatta Texaslı bir falcı bile Şubat ayında kriptolar hakkında fiyat varsayımlarında bulunmuştu.
Bu makale birinci olarak www.coin-turk.com üzerinde yaynlanmıştır
