➥ @AlloraNetwork مفتوح لأي نموذج ML لإنشاء توقعات واستراتيجيات أفضل في مجال العملات المشفرة.
إليك 3 أنواع من النماذج التي يمكنك توصيلها بـ Allora وكيفية استخدامها في Web3:
► التعلم المُشرف: يتعلم من البيانات الم labeled مثل تحركات الأسعار السابقة والاتجاهات. يساعد Allora في بناء تغذيات أسعار دقيقة، ونماذج المخاطر، واستراتيجيات الخزائن.
► التعلم غير المراقب: يكتشف الأنماط في البيانات الخام بدون تسميات. يسمح لألوورا بالكشف عن أنظمة السوق، واكتشاف النشاط غير المعتاد، وتحسين التنبؤ.
► التعلم المعزز: يتعلم من خلال التجربة والخطأ. يدعم الوكلاء الذين يتكيفون استراتيجيات التداول والعائد والتحكيم استنادًا إلى ردود الفعل الحقيقية من السوق.
تجتمع هذه النماذج لتجعل من Allora شبكة قادرة على تحسين نفسها توفر توقعات أكثر ذكاءً وتتكيف مع الأسواق.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
➥ @AlloraNetwork مفتوح لأي نموذج ML لإنشاء توقعات واستراتيجيات أفضل في مجال العملات المشفرة.
إليك 3 أنواع من النماذج التي يمكنك توصيلها بـ Allora وكيفية استخدامها في Web3:
► التعلم المُشرف:
يتعلم من البيانات الم labeled مثل تحركات الأسعار السابقة والاتجاهات. يساعد Allora في بناء تغذيات أسعار دقيقة، ونماذج المخاطر، واستراتيجيات الخزائن.
► التعلم غير المراقب:
يكتشف الأنماط في البيانات الخام بدون تسميات. يسمح لألوورا بالكشف عن أنظمة السوق، واكتشاف النشاط غير المعتاد، وتحسين التنبؤ.
► التعلم المعزز:
يتعلم من خلال التجربة والخطأ. يدعم الوكلاء الذين يتكيفون استراتيجيات التداول والعائد والتحكيم استنادًا إلى ردود الفعل الحقيقية من السوق.
تجتمع هذه النماذج لتجعل من Allora شبكة قادرة على تحسين نفسها توفر توقعات أكثر ذكاءً وتتكيف مع الأسواق.