क्रिप्टोकरेन्सी मूल्य आवागमनको भविष्यवाणी गर्न पुनरावर्ती न्यूरल नेटवर्क निर्माण गर्ने सन्दर्भमा सन्तुलन कायम गरेपछि हामी किन "बाइज" र "सेल्स" सूचीहरू फेरबदल गर्छौं?
"बाइज" र "सेल्स" लिस्टहरूलाई सन्तुलनमा राखेर फेर्नु भनेको क्रिप्टोकरेन्सीको मूल्य आवागमनको भविष्यवाणी गर्नको लागि पुनरावर्ती न्यूरल नेटवर्क (RNN) निर्माण गर्ने महत्त्वपूर्ण कदम हो। यो प्रक्रियाले क्रमिक डेटामा अवस्थित हुन सक्ने कुनै पनि पूर्वाग्रह वा ढाँचाहरूलाई बेवास्ता गरेर सञ्जालले सही भविष्यवाणी गर्न सिक्छ भनेर सुनिश्चित गर्न मद्दत गर्छ।
RNN लाई तालिम दिंदा, मोडेललाई अर्को वर्गको तुलनामा पूर्वाग्रही हुनबाट रोक्नको लागि डेटासेटलाई सन्तुलनमा राख्नु सामान्य कुरा हो। क्रिप्टोकरेन्सीको मूल्य आन्दोलनको सन्दर्भमा, "बाइज" र "सेल्स" ले दुई फरक वर्ग वा लेबलहरू प्रतिनिधित्व गर्दछ। डेटासेटलाई सन्तुलनमा राखेर, हामी दुवै वर्गको समान प्रतिनिधित्व गर्ने लक्ष्य राख्छौं, जसले मोडेललाई एउटा वर्गलाई अर्को वर्गको पक्षमा नराखी भविष्यवाणी गर्न सिक्न मद्दत गर्छ।
यद्यपि, यदि हामीले डेटासेटलाई सन्तुलनमा राख्ने हो र यसलाई सिधै RNN मा फिड गर्ने हो भने, मोडेलले अझै पनि केही नचाहिने ढाँचाहरू वा पूर्वाग्रहहरू सिक्न सक्छ। उदाहरणका लागि, यदि मूल डेटासेटमा "बिक्रीहरू" भन्दा पहिले "बाइज" सधैँ सूचीबद्ध गरिएको थियो भने, मोडेलले निश्चित ढाँचा वा सुविधाहरूलाई "बाइज" वर्गसँग र अरूलाई "बेच्छ" वर्गसँग सम्बद्ध गर्न सिक्न सक्छ। यसले वास्तविक-विश्व डेटाको सामना गर्दा गलत भविष्यवाणीहरू निम्त्याउन सक्छ जहाँ "किन्नुहोस्" र "बिक्री" को क्रम फरक हुन सक्छ।
सन्तुलित डेटासेट फेर्दा डेटाको मूल क्रमको कारणले अवस्थित हुन सक्ने सम्भावित पूर्वाग्रह वा ढाँचाहरू हटाउन मद्दत गर्दछ। अनियमित रूपमा "खरीदहरू" र "बिक्रीहरू" सूचीहरू पुन: क्रमबद्ध गरेर, हामी यो सुनिश्चित गर्छौं कि मोडेलले डेटाको क्रममा भर पर्नुको सट्टा सान्दर्भिक सुविधाहरू र ढाँचाहरूमा ध्यान केन्द्रित गर्न सिक्छ। यसले मोडेलको सामान्यीकरण क्षमता बढाउँछ र यसलाई नदेखेको डाटामा सही भविष्यवाणी गर्न अनुमति दिन्छ।
यो कुरा बुझाउनको लागि, एउटा सरल उदाहरण विचार गरौं। मानौं हामीसँग 100 "खरीदहरू" र 100 "सेल्स" नमूनाहरू भएको डेटासेट छ। यदि हामीले प्रत्येक कक्षाबाट 100 नमूनाहरू अनियमित रूपमा चयन गरेर डेटासेटलाई सन्तुलनमा राख्यौं भने, हामी 200 नमूनाहरूको सन्तुलित डेटासेटको साथ समाप्त हुनेछौं। अब, यदि हामीले यो डेटासेट फेरबदल गर्यौं भने, "किन्ने" र "बेच्ने" नमूनाहरूको क्रम अनियमित हुनेछ। यो अनियमितताले यो सुनिश्चित गर्दछ कि मोडेलले डेटाको अर्डरमा भर पर्न सक्दैन र यसको सट्टा अन्तर्निहित ढाँचा र सुविधाहरू सिक्नुपर्छ।
क्रिप्टोकरेन्सीको मूल्य आवागमनको भविष्यवाणी गर्नको लागि सही RNN निर्माण गर्नका लागि "बाइज" र "सेल्स" सूचीहरूलाई सन्तुलनमा राखेर फेर्नु महत्त्वपूर्ण कदम हो। यसले पूर्वाग्रह र ढाँचाहरू हटाउन मद्दत गर्दछ जुन डाटाको मूल क्रमको कारणले अवस्थित हुन सक्छ, मोडेललाई सान्दर्भिक सुविधाहरूमा ध्यान केन्द्रित गर्न र नदेखेको डाटामा सही भविष्यवाणी गर्न अनुमति दिन्छ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा संतुलन RNN अनुक्रम डेटा:
- क्रिप्टोकरेन्सी मूल्य आन्दोलनको भविष्यवाणी गर्न पुनरावर्ती न्यूरल नेटवर्क निर्माण गर्ने सन्दर्भमा सन्तुलित डाटालाई इनपुट (X) र आउटपुट (Y) सूचीहरूमा विभाजन गर्ने उद्देश्य के हो?
- क्रिप्टोकरेन्सी मूल्य आन्दोलनको भविष्यवाणी गर्न पुनरावर्ती न्यूरल नेटवर्क निर्माण गर्ने सन्दर्भमा डेटालाई म्यानुअल रूपमा सन्तुलनमा राख्ने चरणहरू के हुन्?
- क्रिप्टोकरेन्सी मूल्य आन्दोलनको भविष्यवाणी गर्न पुनरावर्ती न्यूरल नेटवर्क निर्माण गर्ने सन्दर्भमा डाटा सन्तुलनमा राख्नु किन महत्त्वपूर्ण छ?
- क्रिप्टोकरेन्सी मूल्य आन्दोलनको भविष्यवाणी गर्न पुनरावर्ती न्यूरल नेटवर्क निर्माण गर्ने सन्दर्भमा यसलाई सन्तुलनमा राख्नु अघि हामीले डाटालाई कसरी पूर्व-प्रशोधन गर्छौं?