In der tiefgründigen Analyse werden Parameter auf Korrelationen mit den Rohstoffen untersucht und die Daten für das maschinelle Lernen aufbereitet.
Die historischen Daten werden innerhalb unseres entwickelten Systems modelliert. Die Integrierung verschiedener Modelle der künstlichen Intelligenz führt zu einer verbesserten Genauigkeit.
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