deep learning التعلم العميق و ارتباطه بالكريبتو
التعلم العميق (deep learning) و ارتباطه بالكريبتو. التعلم العميق هو مجال بحث جديد يتناول إيجاد نظريات وخوارزميات تتيح للآلة أن تتعلم بنفسها عن طريق محاكاة الخلايا العصبية في جسم الإنسان وأحد فروع العلوم التي تتناول علوم الذكاء الاصطناعي.
أما بالنسبة للكريبتو: هو عبارة عن شبكة عملات رقمية لا مركزية، تعمل على نظام التحقق من المعاملات من نظير إلى نظير بدلاً من الاعتماد على خادم مركزي. وعندما يتم شراء أو بيع العملات الرقمية، يتم تسجيل المعاملات على البلوكتشين، وهو دفتر رقمي مشترك يسجل البيانات – من خلال عملية تسمى “التعدين”.
تقنية deep learning وعلاقتها بالكريبتو يمكن وصفها بأنهما مجالان مختلفان تماما لكن يمكن أن يتشاركان في بعض الحالات العملية :
فمثلاً في المشهد الديناميكي لتداول العملات المشفرة، يعد البقاء في الطليعة أمر بالغ الأهمية. حيث يبحث المتداولون باستمرار عن استراتيجيات وأدوات مبتكرة لاكتساب ميزة في السوق.
ومن الجدير بالذكر أن الذكاء الاصطناعي (AI) يعد أحد هذه الأدوات التي اكتسبت trac كبير. بالإضافة إلى ذلك هذه التكنولوجيا لديها القدرة على إحداث ثورة في طريقة إجراء تداول العملات المشفرة، حيث تقدم مجموعة من المزايا التي يمكن أن تعزز الكفاءة والدقة والربحية.
تستكشف هذه المقالة تقنيات للذكاء الاصطناعي يمكنها أن تحقق المعجزات لمتداولي العملات المشفرة: تحليل مشاعر السوق المشفرة، وتداول العملات المشفرة الآلي، والتنبؤ بأسعار العملات المشفرة، وإنشاء مجموعات بيانات متنوعة لـ blockchain. كما يتضمن اكتشاف الاحتيال المدعوم بالذكاء الاصطناعي توقع أسعار العملات المشفرة
والتنبؤ بحركات الأسعار المستقبلية بناء على العديد من العوامل. يمكن أن تشمل هذه بيانات الأسعار التاريخية وأحجام التداول ومعنويات السوق وحتى المؤشرات الاقتصادية الأوسع. الهدف النهائي من هذه التوقعات هو تزويد المتداولين بالأفكار التي يحتاجونها لاتخاذ قرارات مستنيرة.
تفاصيل استخدام ال deep learning في توقع أسعار العملات المشفرة :
يمكن استخدام التعلم العميق (deep learning) في توقع أسعار العملات المشفرة باتباع الخطوات التالية:
- جمع البيانات: يتطلب التعلم العميق وجود بيانات تاريخية كافية عن أسعار العملات المشفرة. حيث يمكن الحصول على هذه البيانات من منصات تداول العملات المشفرة أو خدمات البيانات المالية.
- تجهيز البيانات: يجب معالجة البيانات القابلة للتحليل حتى تصبح مفهومة للنمط العميق. على سبيل المثال، يمكن تحويل البيانات المؤقتة إلى سلاسل زمنية وتنظيفها من القيم المفقودة أو القيم المتطرفة.
- تدريب النموذج: يتطلب ذلك بناء نموذج deeplearning الذي يمكنه تعلم العلاقات والأنماط في البيانات. أيضا يمكن استخدام الشبكات العصبية العميقة مثل الشبكات العصبية المتعددة الطبقات والاعتمادات التلقائية لهذا الغرض.
- تقييم النموذج: بعد تدريب النموذج، يجب اختباره باستخدام بيانات اختبار مستقلة لتقييم أدائه. يتم ذلك عن طريق حساب مقاييس الأداء مثل الدقة والدقة والاستدلال في توقع أسعار العملات المشفرة.
- التنبؤ بأسعار العملات المشفرة: بعد تدريب وتقييم النموذج، يمكن استخدامه لتوقع أسعار العملات المشفرة في المستقبل. يجب تحديث النموذج بانتظام باستخدام بيانات حديثة لضمان دقة توقعاته.
بعض المعلومات التي يجب أن تؤخذ بعين الاعتبار فيما يخص هذا الموضوع :
من المهم أن يتم فهم أن استخدام تقنية deep learning لتوقع أسعار العملات المشفرة ليس بالضرورة يؤدي إلى نتائج دقيقة بنسبة 100٪. إنها أداة قوية تستند إلى تحليل البيانات التاريخية، بالإضافة لذلك إنها تعتمد على تغييرات أسواق العملات المشفرة المتقلبة وعوامل أخرى.
عموماً عالم تداول العملات الرقمية معقد ودائم التغير. ومع ذلك، باستخدام الأدوات والتقنيات المناسبة، يمكن للمتداولين التنقل في هذا المشهد بثقة ونجاح. يوفر الذكاء الاصطناعي، بقدرته على تحليل كميات هائلة من البيانات، وإجراء تنبؤات دقيقة أداة قوية لمتداولي العملات المشفرة من خلال الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي هذه
بالإضافة إلى ذلك يمكن للمتداولين تحسين استراتيجيات التداول الخاصة بهم واتخاذ قرارات أكثر استنارة وزيادة للأرباح. إضافة لذلك مع استمرار تقدم تقنية الذكاء الاصطناعي ، من المقرر أن يصبح دورها في تداول العملات الرقمية أكثر أهمية.
في النهاية لمزيد من الأخبار و المعلومات يمكنك الانضمام إلى قناتنا الأخبار والانضمام إلى مجتمع CryptoMENA.
