Como o aprendizado de máquina está alavancando blockchain e criptomoeda

ML técnicas estão eliminando problemas críticos em criptomoeda e blockchain.

A criptomoeda e o blockchain estão transformando nosso mundo, especialmente financeiramente. Bitcoin e Ethereum atingiram seus preços mais altos em 2021 e com o lançamento de novas versões, o mercado só vai se tornar mais excitante. Novas aplicações da tecnologia blockchain, especialmente em NFTs também são um fator adicional. Mas, como qualquer outra tecnologia, blockchain e criptomoedas têm algumas preocupações de segurança. Para resolver esses problemas críticos relacionados ao blockchain, o aprendizado de máquina está sendo usado de maneiras eficientes.

1. Aprendizagem de reforço para negociação

A negociação de criptomoedas como Bitcoin e Ethereum se tornou popular entre investidores de varejo e grandes instituições financeiras. Os bots de negociação usados ​​no mercado de ações são movidos por algoritmos de aprendizado de máquina. Portanto, As técnicas de ML também podem ser usadas no mercado de criptografia para negociação. O aprendizado por reforço pode desenvolver estratégias de negociação de criptomoedas para uma experiência lucrativa e adaptável.

2. Otimizando Estratégias de Mineração

A mineração de criptomoedas está relacionada ao uso de recursos de computação para resolver uma função blockchain. Os mineiros são recompensados ​​por seus esforços com recompensas em bloco. Assim, quanto mais poderoso é o computador, mais fácil é resolver as funções de blockchains. Para otimizar os esforços de mineração e evitar o uso indevido de recursos de mineração, Técnicas de ML podem ser usadas. Os algoritmos de aprendizagem por reforço tradicionais podem maximizar as recompensas com melhores estratégias de mineração.

3. Usando o Deep Learning para enfrentar o Cryptojacking

A segurança é um problema predominante na mineração de criptomoedas. Instituições acadêmicas e agências governamentais com grandes infraestruturas de computação são os principais alvos para o criptojacking. O aprendizado profundo pode ajudar a detectar a presença de programas maliciosos que se destinam a sequestrar recursos de computação. Os aplicativos de aprendizado de máquina no mundo do blockchain e criptomoedas vão além da previsão de preços. ML detém a capacidade de responder às questões de segurança nesta tecnologia com aprendizado profundo e aprendizado de reforço, otimizando as funções de bastidores de negociação e mineração de criptografia.