블록체인 Big Data Deep Learning

딥러닝을 이용한 ICO 성공 여부 예측 모델 / iCO Platform

Deep Learning으로 ICO 성공/실패 여부 예측 알고리즘 !

자사는 iCO Platform을 통해 인공지능(AI) 기술 중 하나인 Deep Learning을 활용하여 crowdsale(ICO)을 준비하는 스타트업의 성공, 실패 가능성을 예측합니다.
crowdsale(ICO)을 준비하는 스타트업과 개발 중인 암호화폐에 대한 Information은 충분하지 않기 때문에,
통계적인 방법만을 가지고는 스타트업의 성공, 실패 가능성을 예측하는데에는 한계가 있습니다.
부족한 Information 때문에 crowdsale(ICO)을 준비하는 스타트업은 통계를 기반으로 하는 기존 예측 패러다임에서는 저평가 될 수 밖에 없습니다.
그러나 ICOPlatform은 Deep Learning을 활용하여 한정된 Information을 가지고도 스타트업의 미래 가치를 보다 타당하게 판단할 수 있으며,
이런 부분이 바로 ICOPlatform이 저평가된 스타트업을 발굴하여 육성할 수 있는 원동력입니다.

또한 ICOPlatform은 crowdsale(ICO)을 준비하는 스타트업이 개발 중인 암호화폐를 어떻게 수정, 보완해야
더 좋은 성과를 기대할 수 있는지를 인공지능(AI) 기술을 활용하여 제시합니다.
투자자의 성향과 가장 잘 부합하는 암호화폐를 인공지능(AI)을 활용하여 매칭합니다.
이와 같이 인공지능(AI) 기술을 활용하므로 써 ICOPlatform은 crowdsale(ICO)을 준비하는 스타트업과 투자자가 모두 성공하도록 돕습니다.

Phase I 에서 기존 ICO의 자료를 수집하여 인풋으로 하고 성공여부에 대한 기준에 맞게 딥러닝 모델을 설계합니다.
이 모델을 통해 iCO Platform 으로 등록되는 신규 가상화폐에 대한 성공여부를 평가할 수 있는 점수평가 모델을 iCO Platform 에서 연결할 수 있도록 지원합니다.
Phase II 에서는 Phase I 에서 수집된 신규 ICO의 정보들과 HDD(Human based Due Diligence) 를 포함하여 기존 모델을 발전시킵니다.

데이터 수집 및 전처리

- TEAM : 해당 코인의 설립 팀원 수, 사진, 이름, 경험, 경력, 소셜 미디어 링크 등
- ICO INFO : ICO시작 및 종료 날짜부터 토큰 심볼 등 얼마나 정보가 공개되어 있는가.
- PRODUCT PRESENTATION : 백서, 주요 목표 및 비디오 프레젠테이션 (존재 유/무 평가)
- MARKETING & SOCIAL MEDIA : ICO팀과 투자자들 사이 얼마나 접촉이 있는지에 대한 평가
- WHITE PAPER : 백서 텍스트 분석정보, 단어 빈도수

예측모형 구축

- 4개 분야(Team, Product, Tech, Feasibility) 12가지 기준에 맞춰 12개 모델 설계
- Input 을 위 요소들로, Output 을 0~5 점수로 표현
- DNN, RNN 등의 다양한 모델 알고리즘에 맞게 설계

성능평가 및 검증

- 학습을 돌려서 적합한 모델인지 평가
- 실제와 예측 값 간 오차, 예측 정확도 및 모형 적합도 평가

예측결과 리포트

- 각 모델 별 점수 출력 및 ICO 성공여부 출력
- 결과에 영향을 미치는 주요 영향인자 도출