Peculium est une plate-forme d'épargne transparente basée sur l'apprentissage automatique, évitant ainsi les risques actuels dans le monde de l'investissement. L'investisseur a désormais un droit inaliénable à la transparence, à la gestion en temps réel de son portefeuille, tout en se garantissant un formidable avenir: gagner en liberté et préparer son avenir, son capital et une vie meilleure. Peculium, un pionnier de l'épargne liée à BlockChain, deviendra l'outil ultime qui apportera de nouvelles réponses aux contraintes de l'épargne mondiale d'aujourd'hui.
NOS SOLUTIONS
- Nos offres vous permettent d'économiser, de gérer la stabilité - Objectif principal: Sécurité des investissements
- Poussé par A. & Xi; VE Engagement de fiabilité et d'efficacité de la sécurité
- & nbsp; Smart Investment Contracts SOLIDUS, ALTERUS et SINGULIS
- Plate-forme accessible aux: partenaires, hedge funds et courtiers
Le projet Peculium consiste à introduire des mécanismes d'épargne dans le monde de la blockchain et de la crypto-monnaie. Nous avons commencé le forcasting d'AIEVE pour montrer que nous pouvons faire une prédiction de haute valeur et que nous pouvons suivre le marché en temps réel, en le quadraplant, en le hiérarchisant et en le notant. Cela permettra de jeter les bases qui permettront aux économies de s'installer sur la blockchain. Nous n'allons pas fournir un outil de trading, mais un projet complet. Cela apportera de la visibilité et des projections pour les générations futures. Nous visons à rendre les économies transparentes, décentralisées et accessibles à tous.
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Le but ultime de l'IA est de produire des prédictions plus efficaces et précises. La tendance actuelle dans la pratique de l'IA est de construire des modèles d'apprentissage en profondeur avec TensorFlow ou Keras. J'ai surtout vu beaucoup d'intérêt et de recherche autour de la prédiction de séries temporelles avec des modèles de réseaux de neurones de mémoire à court terme (LSTM), qui sont un sous-type d'apprentissage en profondeur. Cependant, ces modèles d'apprentissage profond sont-ils vraiment plus précis que les méthodes classiques d'apprentissage automatique (ML) pour la prédiction de séries temporelles, comme ARIMA, Auto-ARIMA, Xgboost pour les séries temporelles ou l'algorithme Prophet de Facebook? span class = "balisage - em balisage - blockquote-em" style = "police-style: normal; police-feature-settings: 'liga' 1, 'salt' 1;">: </strong > https://medium.com/@Peculium/aieve-a-lesson-to-predict-the- future-feccea9ec506
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2015
2016
2017
Vérifié 18%
Attention. Il y a un risque que les membres non vérifiés ne soient pas réellement membres de l'équipe
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