WiMi hat ein auf LSTM basierendes Datenanalyse-System entwickelt

(SeaPRwire) –   Beijing, 22. Januar 2024 – WiMi Hologram Cloud Inc. (NASDAQ: WIMI) (“WiMi” oder das “Unternehmen”), ein führender globaler Anbieter von Hologramm-Augmented-Reality-(“AR”)-Technologie, gab heute bekannt, dass es ein auf LSTM basierendes Datenanalyse-System entwickelt hat, um Kunden fortschrittliche Werkzeuge zur Verfügung zu stellen, um im komplexen Kryptowährungsumfeld zu handeln.

Da es sich bei der Kryptowährung Bitcoin um eine dezentralisierte digitale Währung handelt, wird der Preis von Bitcoin von einer Vielzahl von Faktoren wie Marktnachfrage, Regulierungsbestimmungen und technologischen Innovationen beeinflusst. Daher müssen Trendprognosen diese Faktoren umfassend berücksichtigen und aus einer großen Menge an Daten Muster ableiten. Traditionelle Datenanalysemethoden machen es schwierig, solche komplexen Daten zu handhaben, aber das LSTM-Algorithmus kann dieses Problem lösen.

WiMi verwendet den LSTM-Algorithmus (ein maschinelles Lernalgorithmus), um Kryptowährungspreise vorherzusagen, was eine genauere Vorhersage des Bitcoin-Preises ermöglicht. Der LSTM-Algorithmus ist ein wiederkehrendes neuronales Netzwerk. Das System verwendet eine Vielzahl von Datenquellen, einschließlich historischer Preise, Transaktionsvolumina, sozialer Mediendaten und mehr. Das System verwendet den LSTM-Algorithmus, um diese Daten zu analysieren und Vorhersagen von Bitcoin-Preistrends zu generieren. LSTM ist eine spezielle Art von RNN-Architektur, die zeitabhängige Daten effizient handhaben kann. Es vermeidet das Problem des verschwindenden oder explodierenden Gradienten bei der Behandlung langfristiger Abhängigkeiten, indem es eine “Gate”-Struktur einführt, um den Informationsfluss zu steuern. Dies macht LSTM weit verbreitet in den Bereichen Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Zeitreihenanalyse.

Der Kryptowährungspreis ist sequenziell, wobei jedes Datenstück vom vorherigen abhängt. Die Fähigkeit von LSTMs, Informationen über erweiterte Sequenzen zu verarbeiten und zu speichern, ermöglicht es ihnen, komplexe Muster zu erfassen, die traditionelle Modelle möglicherweise übersehen. Das “Long” in LSTM bezieht sich auf die Fähigkeit des Modells, Informationen über einen längeren Zeitraum zu behalten. Dies ist für den Kryptowährungsmarkt von entscheidender Bedeutung, und das Langzeitgedächtnis von LSTM macht es fähig, diese Trends zu erkennen und auszunutzen.

Kryptowährungsmärkte sind nichtlinear und dynamisch, gekennzeichnet durch plötzliche und unvorhersehbare Veränderungen. Die Fähigkeit von LSTM, nichtlineare Beziehungen zu modellieren, ermöglicht es ihm, sich an sich verändernde Märkte anzupassen. LSTM ist gut darin, relevante Merkmale automatisch aus Eingabedaten zu lernen und zu extrahieren. Im Kontext der vorhersagbaren Bitcoin-Preise bedeutet dies, dass das Modell wichtige Marktmetriken identifizieren und nutzen kann, wodurch der Entwicklungsprozess vereinfacht wird.

WiMi nutzt den LSTM-Algorithmus, um ein effizientes Datenanalyse-System aufzubauen, das in der Lage ist, aus historischen Bitcoin-Transaktionsdaten tiefes Lernen anzuwenden, um Schlüsselfaktoren zu extrahieren, die PreisTrends beeinflussen. Das System umfasst hauptsächlich die folgenden Module:

Datenvorverarbeitung: Verarbeitung von Rohdaten, um die Datenqualität sicherzustellen. Dies umfasst das Bereinigen der Daten, das Bearbeiten fehlender Werte und die Normalisierung der Daten, um sicherzustellen, dass die Eingaben für den Algorithmus konsistent und sinnvoll sind.

Modellarchitektur: Die Architektur des LSTM-Modells ist ein entscheidender Bestandteil seiner Wirksamkeit. WiMi nutzte sein Fachwissen in der Tiefenverarbeitung, um eine ausgefeilte Architektur zu entwerfen, die Modellkomplexität ausgleicht und die Genauigkeit der Vorhersage und die praktische Anwendbarkeit in der realen Welt optimiert.

Feinabstimmung der Hyperparameter: Das Feintuning der Parameter des LSTM-Modells ist entscheidend für eine optimale Leistung. Unter Verwendung fortschrittlicher Optimierungstechniken erforscht WiMi systematisch den Hyperparameter-Raum, um die Robustheit und Anpassungsfähigkeit des Modells an sich verändernde Marktbedingungen sicherzustellen.

Training und Validierung: Das Training eines LSTM-Modells erfordert eine große Datenmenge. WiMi wählt die Daten sorgfältig aus und teilt sie in Trainings- und Validierungssets auf, um Überanpassung zu vermeiden. Durch das Training des LSTM-Modells mit historischen Daten lernt es die Dynamik des Bitcoin-Preises zu modellieren.

Vorhersage und Bewertung: Basierend auf den extrahierten Merkmalen und dem trainierten Modell wird der Bitcoin-Preis vorhergesagt und die Genauigkeit der Vorhersage durch Kreuzvalidierung und andere Methoden bewertet.

Echtzeit-Aktualisierung und -optimierung: Basierend auf den neuesten Marktdaten und Feedback wird das Modell kontinuierlich aktualisiert und optimiert, um die Genauigkeit der Vorhersage zu gewährleisten.

Kontinuierliches Lernen: Unter Berücksichtigung der dynamischen Natur des Kryptowährungsmarktes hat WiMi ein kontinuierliches Lernsystem implementiert. Dies ermöglicht es dem LSTM-Modell, sich an sich verändernde Märkte anzupassen, indem es neue Daten einbezieht und seine Vorhersagefähigkeiten verbessert.

Das Datenanalyse-System von WiMi profitiert vom fortschrittlichen LSTM-Algorithmus, der nicht nur über überlegene Lern- und Speicherfähigkeiten verfügt, sondern auch tiefes Lernen einsetzt, um Schlüsselfaktoren, die den Bitcoin-Preis aus komplexen Daten beeinflussen, extrahieren, und so die hohe Genauigkeit des Systems Vorhersagen zu gewährleisten. Auch die Echtzeit-Fähigkeit des Systems ist ein überzeugendes Merkmal, da es den neuesten Marktdaten sofort verarbeiten und Investoren schnell generierte PreisTrend-Prognosen bereitstellen kann, was sie in der sich schnell verändernden Markt in die Lage versetzt, scharfe Entscheidungen zu treffen.

Andererseits demonstriert das System hervorragende Skalierbarkeit mit der Fähigkeit, flexibel auf Änderungen des Datenvolumens zu reagieren, um Datenanalysen unterschiedlicher Größen und Bedürfnisse zu erfüllen. Diese Flexibilität ermöglicht es dem System, sich an die Vielfalt der Märkte und Datenverteilungen anzupassen und so unter verschiedenen Umgebungen eine hohe Vorhersagegenauigkeit aufrechtzuerhalten. Gleichzeitig kann das LSTM-Modell Investoren im Vergleich zu traditionellen Black-Box-Modellen glaubwürdigere Gründe und mehr Vertrauen in die Entscheidungsfindung liefern.

Das auf LSTM basierende Bitcoin-Preisvorhersage-Datenanalyse-System von WiMi ist für die Kryptowährungsbranche und andere Branchen von Bedeutung. Investoren und Händler können genaue Preisprognosen nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Risiken im Zusammenhang mit Marktvolatilität zu minimieren. Das System von WiMi ermöglicht es Nutzern, strategische Entscheidungen auf der Grundlage datengesteuerter Einblicke zu treffen. Der LSTM-Algorithmus macht komplexe algorithmische Handelsstrategien einfach. Händler können Kauf- und Verkaufsentscheidungen automatisch auf der Grundlage der Modellvorhersagen treffen und Echtzeit-Marktmöglichkeiten nutzen. Genaue Preisprognosen tragen dazu bei, die Markteffizienz durch Verringerung von Informationsasymmetrien zu verbessern. Wenn immer mehr Menschen fortschrittliche Vorhersagemodelle übernehmen, werden Märkte wahrscheinlich rationaler und weniger anfällig für irrationalen Überschwang oder Panikverkäufe sein.

Der Kryptowährungsmarkt und Bitcoin im Besonderen bieten ein dynamisches und herausforderndes Umfeld für Händler. Indem es die einzigartigen Herausforderungen des Kryptowährungsmarktes angeht und die Kraft von LSTM nutzt, zielt WiMi darauf ab, die Art und Weise zu revolutionieren, wie Händler von der Volatilität des Bitcoin-Preises profitieren. Während WiMi weiterhin bahnbrechende Innovationen in der Technologie vorantreibt, hat ihre Frucht sogar vorhersagende Analysen und algorithmisches Handeln beeinflusst.

Über WIMI Hologram Cloud
WIMI Hologram Cloud, Inc. (NASDAQ:WIMI) ist ein umfassender technischer Lösungsanbieter für holografische Cloud, der sich auf professionelle Bereiche wie holografische AR-Autonavigationssoftware, 3D-holografische Puls-LiDAR, helmbasierte Lichtfeldholografieausrüstung, holografische Halbleiter, holografische Cloud-Software, holografische Autonavigation und andere konzentriert. Zu seinen Dienstleistungen und holografischen AR-Technologien gehören die Anwendung von holografischer AR im Automobilbereich, 3D-holografische Puls-LiDAR-Technologie, holografische Visionshalbleitertechnologie, Entwicklung holografischer Software, holografische AR-Werbetechnologie, holografische AR-Unterhaltungstechnologie, interaktive holografische Kommunikation und andere holografische AR-Technologien.

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