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Peculium es una plataforma de ahorro transparente basada en el aprendizaje automático de máquinas, de esta forma se evitan los riesgos que se encuentran hoy en el mundo de las inversiones. El inversor tiene ahora un derecho inalienable a la transparencia, a la gestión en tiempo real de su cartera, mientras se garantiza un futuro tremendo: ganar libertad y preparar su futuro, su capital y una vida mejor. Peculium, pionera en ahorros relacionados con BlockChain, se convertirá en la herramienta definitiva que aportará nuevas respuestas a las limitaciones del ahorro global de hoy.
NUESTRAS SOLUCIONES
- Nuestras ofertas le permiten ahorrar y administrar la estabilidad. Objetivo principal: seguridad de la inversión
- Impulsado por A. & Xi; VE Pledge of Safety Reliability and Efficiency
- & nbsp; Contratos de inversión inteligente SOLIDUS, ALTERUS y SINGULIS
- Plataforma accesible para: socios, fondos de cobertura e intermediarios
El proyecto Peculium consiste en introducir mecanismos de ahorro en el mundo de blockchain y criptomonedas. Hemos comenzado la difusión de AIEVE para mostrar que podemos hacer predicciones de alto valor y que podemos seguir el mercado en tiempo real, al cuadrarlo, jerarquizarlo y observarlo. Esto permitirá establecer los cimientos que permitirán que los ahorros se asienten en la cadena de bloques. No vamos a proporcionar una herramienta de negociación, sino un proyecto completo. Eso traerá visibilidad y proyecciones para las generaciones futuras. Nuestro objetivo es hacer que los ahorros sean transparentes, descentralizados y accesibles para todos.
& nbsp;
El objetivo final de AI es producir predicciones más eficientes y precisas. La tendencia actual en la práctica de IA es construir modelos de aprendizaje profundo con TensorFlow o Keras. Especialmente he visto mucho interés e investigación en torno a la predicción de series de tiempo con modelos de redes neuronales de larga memoria a corto plazo (LSTM), que es un subtipo de aprendizaje profundo. Sin embargo, estos modelos de aprendizaje profundo son realmente más precisos que los métodos clásicos de aprendizaje automático (ML) para la predicción de series temporales, como ARIMA, Auto-ARIMA, Xgboost para series de tiempo o el algoritmo de Prophet de Facebook < span class = "markup - em markup - blockquote-em" style = "font-style: normal; font-feature-settings: 'liga' 1, 'sal' 1;">: </strong > https://medium.com/@Peculium/aieve-a-lesson-to-predict-the- future-feccea9ec506
& nbsp;
2015
2016
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Verificado 18%
Atención. Existe el riesgo de que los miembros no verificados no sean realmente miembros del equipo
