з використанням фактичних даних і більш складного аналізу.

$SOL 🔺$🔻 $XRP 🔻€🔺


#BTC ~200M (10-15%)#AUSA24 #BitcoinOrg #BigDataAI 🔺 $BTC VS https://chatgpt.com/ activeness.social 🌍 x.com/i/grok-Microsoft-$doge-vs-$BTC 🔻🟦🟥 🔺BinanceUkraine / binanceus #oprussia binancerussia / binancechina **BRICS** opchina // OilCrisis // Sanctions /// LSTM
$XRP 🔻🌍🔺Ось приклад програми на #Python, яка реалізує базовий алгоритмічний аналіз для моделювання системи управління хаосом у сфері нафти та газу. Вона використовує нейромережу для аналізу взаємодії та оцінки технічного стану системи.

python

Копіювати код

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM # Генерація випадкових даних для імітації взаємодій def generate_synthetic_data(samples=1000, features=10): np.random.seed(42) return np.random.rand(samples, features), np.random.rand(samples, 1) # Підготовка даних data, labels = generate_synthetic_data() train_data, test_data = data[:800], data[800:] train_labels, test_labels = labels[:800], labels[800:] # Побудова нейромережі для аналізу model = Sequential([ LSTM(64, input_shape=(train_data.shape[1], 1), return_sequences=True), LSTM(32), Dense(16, activation='relu'), Dense(1, activation='sigmoid') ]) # Компіляція моделі model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Навчання моделі train_data_reshaped = train_data.reshape((train_data.shape[0], train_data.shape[1], 1)) test_data_reshaped = test_data.reshape((test_data.shape[0], test_data.shape[1], 1)) model.fit(train_data_reshaped, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_data_reshaped, test_labels)) # Оцінка моделі loss,