Machine Learning é uma aplicação de Inteligência Artificial que permite que os dispositivos aprendam com suas experiências e melhorem a si mesmos sem a necessidade de codificação. 

Por exemplo, quando você faz compras em qualquer website, ele exibe buscas similares como “Este produto também foi notado pelos compradores”.

Na Bolsa de Valores, existem algumas aplicações diferentes de ML que podem ser muito úteis para fazer predições, vejamos algumas delas abaixo.

Esses erros estão prejudicando a sua carreira em Data Science: veja aqui! 

Previsão de Preço

Ajuda você a encontrar o valor futuro da ação da organização, bem como outros recursos monetários trocados em uma negociação.

Todo o pensamento de prever os custos da ação visa adquirir benefícios críticos. Antecipar como a troca financeira irá funcionar é uma tarefa difícil de se fazer. 

Há diferentes componentes envolvidos com a expectativa, como variáveis físicas e mentais, conduta judiciosa e irracional, etc. 

Esta carga de componentes se une para tornar os custos de compartilhamento dinâmicos e imprevisíveis. Isto torna realmente desafiador prever os custos de ação com alta precisão.

Rede de Memória de Longo Prazo e Curto Prazo

Aqui, você utilizará uma Long Short Term Memory Network (LSTM) para construir seu modelo a fim de prever os custos de uma ação. 

As LTSMs são uma espécie de Rede Neural Recorrente para o aprendizado de condições de longo curso. É geralmente utilizado para preparar e prever informações de séries temporais. 

As LSTMs têm uma construção em cadeia. Os RNNs gerais têm uma camada de organização neural solitária. As LSTMs, então, novamente, têm quatro camadas de associação que transportam excepcionalmente.

Já leu sobre os 5 comandos de Git indispensáveis para a sua carreira? 

Funcionamento das LSTMs

As LSTMs funcionam em uma medida trifásica:

  1. A fase inicial no LSTM é escolher quais dados devem ser excluídos da célula naquela etapa de tempo específica. Ele é escolhido com o auxílio de uma capacidade sigmóide.
  2. Há duas capacidades na camada subseqüente. A primeira é a capacidade sigmóide, e a segunda é o trabalho t. A capacidade sigmóide escolhe qual a capacidade sigmóide que se deseja deixar passar (0 ou 1). O trabalho dá a pesagem às qualidades passadas, escolhendo seu grau de significância de – 1 a 1.
  3. O terceiro passo é escolher qual será o último rendimento. Em primeiro lugar, é preciso executar uma camada sigmóide que descobre quais partes do estado celular chegam ao rendimento. Então, nesse ponto, você deve colocar o estado celular através da capacidade de empurrar as qualidades entre – 1 e 1 e duplicá-lo pelo rendimento da entrada sigmóide.

Veja os 4 skills de Data Science que você precisa construir para 2022

 

Published On: novembro 3rd, 2021 / Categories: Análise de Dados, Inteligência Artificial /

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