في عالم التمويل اللامركزي (Decentralized Finance)، تعتمد قيم سمعة المحفظات على مجموعة من المعايير التي تحدد من يستحق العروض مثل الأيردروبات، ومن بإمكانه الاقتراض أو الدخول في قوائم الانتظار. ولكن كيف يتم حساب هذه القيم؟ في العادة، يكون ذلك عبر معادلات مكتوبة يدويًا تعتمد على تحويلات لوغاريتمية، خطية، وجذرية تتعامل مع ملامح سلوكية.

ومع التقدم التكنولوجي، تظهر الحاجة لطرق أكثر تطورًا. هنا تأتي أهمية zScore-N، الشبكة العصبية التي حلت محل الأنظمة القديمة. تم تدريب هذه الشبكة بأدق المعايير، مستندةً إلى بيانات من 5,208,952 محفظة تم جمعها بين 2019 و2024. بينما كانت البيانات الأولية تعتمد على معادلات معروفة، أثبتت zScore-N كفاءتها في زيادة الدقة وتقليل الأخطاء.

فقد تمكنت الشبكة من تقليص الخطأ إلى 0.58 نقطة على مقياس من 1000، مما يجعلها تتفوق على الطرق التقليدية مثل أشجار التعزيز والانحدار الخطي. كما أن تدريبها على بيانات ناقصة يقلل الأخطاء الناتجة عن نقص البيانات.

تعتبر هذه الشبكة تجسيدًا للابتكار التقني القابل للتطوير، ويفتح أفقاً واسعاً لفهم سلوك المحفظات الرقمية بشكل أفضل. كيف ستؤثر هذه التقنية على مستقبل التمويل الرقمي؟ لا تترددوا في مشاركتنا آراءكم وتجاربكم في التعليقات!