WiMi ได้พัฒนาระบบวิเคราะห์ข้อมูลบนพื้นฐานของ LSTM

(SeaPRwire) –   กรุงเทพฯ เดือนมกราคม 22, 2024 — บริษัท WiMi Hologram Cloud Inc. (NASDAQ: WIMI) (“WiMi” หรือ “บริษัท”) ซึ่งเป็นผู้ให้บริการเทคโนโลยี Augmented Reality (AR) แบบโฮโลแกรมระดับโลก ได้ประกาศระบบวิเคราะห์ข้อมูลที่พัฒนาขึ้นด้วยแอลเอสทีเอ็ม เพื่อให้บริการลูกค้าด้วยเครื่องมือที่ทันสมัยที่สุดในการซื้อขายในสภาพแวดล้อมของสกุลเงินดิจิทัลที่ซับซ้อน

เนื่องจากสกุลเงินดิจิทัลที่ไม่มีศูนย์กลางอย่าง Bitcoin ราคาของมันถูกรบกวนโดยปัจจัยต่างๆ เช่น ความต้องการตลาด การควบคุมทางนโยบาย และนวัตกรรมเทคโนโลยี ดังนั้นการพยากรณ์แนวโน้มราคาจึงต้องพิจารณาปัจจัยเหล่านี้อย่างครอบคลุมและค้นหาแบบแผนจากปริมาณข้อมูลที่มากมาย วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลแบบดั้งเดิมทําให้ยากที่จะจัดการกับข้อมูลที่ซับซ้อนเช่นนี้ แต่อัลกอริทึมแอลเอสทีเอ็มสามารถแก้ปัญหานี้ได้

WiMi ใช้อัลกอริทึมแอลเอสทีเอ็ม (อัลกอริทึมเรียนรู้ของเครื่อง) เพื่อพยากรณ์ราคาสกุลเงินดิจิทัล ซึ่งทําให้สามารถพยากรณ์ราคาของ Bitcoin ได้อย่างแม่นยํามากขึ้น อัลกอริทึมแอลเอสทีเอ็มเป็นโครงข่ายประสาทแบบกลับรอบ ระบบใช้ข้อมูลจากหลายที่มา เช่น ราคาประวัติ ปริมาณการซื้อขาย ข้อมูลจากสื่อสังคม และอื่นๆ ระบบใช้อัลกอริทึมแอลเอสทีเอ็มเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้และสร้างการพยากรณ์แนวโน้มราคาของบิทคอยน์

WiMi ใช้อัลกอริทึมแอลเอสทีเอ็มเพื่อสร้างระบบวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและสามารถเรียนรู้แบบลึกจากข้อมูลการซื้อขายบิทคอยน์ประวัติเพื่อสกัดปัจจัยหลักที่มีอิทธิพลต่อแนวโน้มราคา ระบบหลักประกอบด้วยหน่วยงานต่อไปนี้

การประมวลข้อมูลก่อนการวิเคราะห์: ประมวลผลข้อมูลดิบเพื่อให้ได้คุณภาพของข้อมูลที่ดี รวมถึงการทําความสะอาดข้อมูล การจัดการกับค่าขาด และการปรับปรุงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบเดียวกันและมีความหมาย

โครงสร้างแบบของแอลเอสทีเอ็ม: โครงสร้างแบบของแอลเอสทีเอ็มเป็นองค์ประกอบสําคัญต่อประสิทธิภาพ บริษัท WiMi ได้นําความเชี่ยวชาญในเรื่องเลินรู้ลึกมาออกแบบโครงสร้างที่สมดุลระหว่างความซับซ้อนของแบบ การเพิ่มประสิทธิภาพการพยากรณ์ และความเป็นจริงในโลก

การปรับพารามิเตอร์แบบ: การปรับพารามิเตอร์ของแบบแอลเอสทีเอ็มเป็นสิ่งสําคัญต่อการได้ผลงานที่เหมาะสมที่สุด WiMi ใช้เทคนิคการหาค่าที่ดีที่สุดเพื่อสํารวจอย่างเป็นระบบถึงพื้นที่ของพารามิเตอร์แบบเพื่อให้แบบมีความแข็งแรงและสามารถปรับตัวต่อเงื่อนไขตลาดที่แปรผันได้

การฝึกและการตรวจสอบ: การฝึกแบบแอลเอสทีเอ็มต้องใช้ปริมาณข้อมูลที่มาก WiMi ได้เลือกข้อมูลอย่างระมัดระวังและแบ่งข้อมูลออกเป็นชุดฝึกและชุดตรวจสอบเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาการฝึกเกิน การฝึกแบบแอลเอสทีเอ็มด้วยข้อมูลประวัติทําให้มันสามารถเรียนรู้และแบบแผนพฤติกรรมของราคาบิทคอยน์

การพยากรณ์และการประเมิน: บนพื้นฐานของคุณลักษณะที่สกัดและแบบที่ฝึกแล้ว ราคาบิทคอยน์จะได้รับการพยากรณ์ และความแม่นยําของการพยากรณ์จะได้รับการประเมินผ่าน