➥ @AlloraNetwork مفتوح لأي نموذج ML لإنشاء تنبؤات واستراتيجيات أفضل في العملات المشفرة.
إليك 3 أنواع من النماذج التي يمكنك توصيلها بـ Allora وكيف تُستخدم في Web3:
► التعلم تحت إشراف: يتعلم من البيانات المسماة مثل تحركات الأسعار والاتجاهات السابقة. يساعد ألوورا في بناء تغذيات دقيقة للأسعار، ونماذج المخاطر، واستراتيجيات الخزائن.
► التعلم غير المراقب: يكتشف الأنماط في البيانات الخام بدون تسميات. يسمح لـ Allora باكتشاف أنظمة السوق، ورصد الأنشطة غير العادية، وتحسين التنبؤ.
► التعلم المعزز: يتعلم من خلال التجربة والخطأ. يعزز الوكلاء الذين يتكيفون مع استراتيجيات التداول والعائد والتحكيم بناءً على ردود فعل السوق الحقيقية.
معًا، تجعل هذه النماذج ألوارا شبكة ذاتية التحسين توفر توقعات أذكى وتتأقلم مع الأسواق.
شاهد النسخة الأصلية
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 تنبؤات واستراتيجيات أفضل في العملات المشفرة.
إليك 3 أنواع من النماذج التي يمكنك توصيلها بـ Allora وكيف تُستخدم في Web3:
► التعلم تحت إشراف:
يتعلم من البيانات المسماة مثل تحركات الأسعار والاتجاهات السابقة. يساعد ألوورا في بناء تغذيات دقيقة للأسعار، ونماذج المخاطر، واستراتيجيات الخزائن.
► التعلم غير المراقب:
يكتشف الأنماط في البيانات الخام بدون تسميات. يسمح لـ Allora باكتشاف أنظمة السوق، ورصد الأنشطة غير العادية، وتحسين التنبؤ.
► التعلم المعزز:
يتعلم من خلال التجربة والخطأ. يعزز الوكلاء الذين يتكيفون مع استراتيجيات التداول والعائد والتحكيم بناءً على ردود فعل السوق الحقيقية.
معًا، تجعل هذه النماذج ألوارا شبكة ذاتية التحسين توفر توقعات أذكى وتتأقلم مع الأسواق.