الهدف من المشروع هو تطوير تطبيق Prototype Machine Learning لتدريب النموذج على البيانات التاريخية لسعر العملات المشفرة والتنبؤ بنقاط التحول الحرجة في دورة النمو .
• نموذج التعلم الآلي
البيانات والإعداد:
• في الخطوة الأولى ، نجمع بيانات العملة المشفرة. ثم يتم تحليل هذه البيانات وتطهيرها وبعد ذلك ستكون جاهزة لاستخراج المعالم.
• سوف نستخدم خوارزمية LSTM لتدريب نموذج التعلم الآلي. بمجرد تدريب النموذج ، سنختبر النموذج من خلال مقارنة سعر السوق الفعلي مع الاتجاه المتوقع. بناءً على التحليلات ، سيتم ضبط النموذج لتحسينه.
• لتقييم أداء كل نموذج ، نستخدم درجة F-beta.
الافتراضات
• نحتاج إلى واجهة برمجة تطبيقات من شأنها أن تزود النظام ببيانات تاريخية وفي الوقت الفعلي للعملة المشفرة.
• يمكن اعتماد https: //www.coingecko.com/en/api
الملف المرفق به كيف يتم تنفيذ المشروع و كافة التفاصيل باللغه الانجليزيه
اهلا بك اخي طارق, اطلعت على الملف المرفق و يمكنني القيام بالعمل المطلوب, قمت بالعمل على مشاريع Stock Prediction من قبل باستعمال LSTM و الامر ليس مختلف كثيرا بال...