➥ @AlloraNetwork 公開接受任何機器學習模型,以便在加密貨幣領域創建更好的預測和策略。



以下是您可以插入Allora的3種模型及其在Web3中的使用方式:

► 監督學習:
從標記數據中學習,例如過去的價格變動和趨勢。這幫助Allora建立準確的價格反饋、風險模型和金庫策略。

► 無監督學習:
在沒有標籤的原始數據中尋找模式。讓 Allora 識別市場狀態,檢測異常活動並改善預測。

► 強化學習:
通過試錯學習。爲根據真實市場反饋調整交易、收益和套利策略的代理提供動力。

這些模型共同使Allora成爲一個自我改進的網路,能夠提供更智能的預測並適應市場。
IN-14.22%
查看原文
post-image
此頁面可能包含第三方內容,僅供參考(非陳述或保證),不應被視為 Gate 認可其觀點表述,也不得被視為財務或專業建議。詳見聲明
  • 讚賞
  • 留言
  • 轉發
  • 分享
留言
0/400
暫無留言
交易,隨時隨地
qrCode
掃碼下載 Gate APP
社群列表
繁體中文
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)