Insight IA, voir les tendances avant qu’elles ne se produisent. Découvrez les caractéristiques de l’écosystème, ses objectifs ainsi que l’accès direct à son site web.
Insight IA est une équipe de développeurs et d’ingénieurs formant un modèle d’IA pour apporter de nouvelles avancées à l’espace blockchain.
Si vous suivez l’actualité de la finance décentralisée, à la recherche de nouveautés qui pourraient marquer l’avenir dans les domaines de la finance et du trading, alors ce projet pourrait vous intéresser.
Le premier produit qui a été créé est un outil de prédiction IA pour les crypto-monnaies.
Insight IA, description du premier produit disponible :
En analysant les données historiques & instantanées du marché, le programme est spécifiquement conçu pour prédire le prix des crypto-monnaies en analysant des paramètres tels que le volume d’échange, les mouvements de prix et l’utilisation du réseau.
À l’aide de ces données, ce programme peut prédire si le prix d’une crypto-monnaie particulière est susceptible de monter ou de descendre, vous donnant ainsi un avantage dans un marché volatile.
Cela permet aux investisseurs de prendre des décisions éclairées et de tirer parti de nouvelles opportunités avant même que les autres ne sachent qu’elles existent.
Comment cela fonctionne-t-il ?
Insight IA tire parti de la puissance de l’apprentissage automatique et de la science des données pour fournir des prédictions précises sur le marché des crypto-monnaies grâce à :
La collecte de données :
Le programme rassemble un grand ensemble de données historiques sur diverses crypto-monnaies telles que les prix, le volume d’échange, la capitalisation boursière, les nouvelles et les données des médias sociaux. Ces données sont collectées auprès de diverses sources telles que CoinMarketCap ou d’autres fournisseurs de données financières. Plus il dispose de données, plus le modèle sera performant.
Prétraitement des données :
Nettoyage et formatage des données pour les rendre aptes à l’analyse. Cela inclut le traitement des valeurs manquantes, la suppression des valeurs aberrantes et la normalisation des données.
Ingénierie des caractéristiques :
Le programme crée de nouvelles caractéristiques ou variables à partir des données brutes qui peuvent être utiles pour faire des prédictions. Cela inclut le calcul d’indicateurs techniques tels que les moyennes mobiles, les bandes de Bollinger et l’indice de force relative (RSI). En outre, il utilise des techniques de traitement du langage naturel (NLP) pour analyser les articles d’actualité et les données des médias sociaux afin de mieux comprendre le sentiment du marché. Cela peut permettre de mieux comprendre l’état actuel du marché et aider le programme à faire de meilleures prédictions.
Formation de modèles :
Le projet utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour former le modèle d’IA sur les données prétraitées et élaborées. Le choix du modèle dépendra du problème qui est actuellement à résoudre, de la taille et de la complexité des données, ainsi que des ressources informatiques disponibles.
Évaluation du modèle :
Evaluer les performances du modèle formé à l’aide de mesures telles que l’exactitude, la précision et le rappel, et elles seront comparées à d’autres modèles ou à des méthodes traditionnelles. Cette étape est cruciale pour s’assurer que le modèle est précis et qu’on peut lui faire confiance pour faire des prédictions.
Déploiement du modèle :
Déployer le modèle dans un environnement de production et l’utilisons pour faire des prédictions sur de nouvelles données dès qu’elles sont disponibles. Cette étape peut nécessiter des compétences en infrastructure et en ingénierie logicielle pour configurer le modèle de manière à ce qu’il puisse être utilisé par d’autres applications ou services.
Apprentissage en ligne :
Mettre continuellement à jour le modèle avec de nouvelles données dès qu’elles sont disponibles afin de pouvoir s’adapter aux changements du marché. Cette étape est cruciale pour garantir que le modèle reste précis à mesure que le marché évolue dans le temps.
Suivi et recyclage :
Surveiller les performances du modèle et le réentraînons périodiquement pour s’assurer qu’il reste précis. Cela inclut la surveillance des changements dans la distribution des données, ou de toute dégradation des performances au fil du temps, et la prise des mesures nécessaires pour améliorer la précision du modèle.
Les résultats de cette analyse peuvent aider les utilisateurs à prendre des décisions éclairées et à se tenir au courant des dernières tendances du marché.
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