Comment l'apprentissage automatique tire parti de la blockchain et de la crypto-monnaie

ML technique éliminent les problèmes critiques de la crypto-monnaie et de la blockchain.

La crypto-monnaie et la blockchain transforment notre monde, surtout financièrement. Bitcoin et Ethereum ont atteint leurs prix les plus élevés en 2021 et avec le lancement de nouvelles versions, le marché ne fera que devenir plus excitant. Nouvelles applications de la technologie blockchain, en particulier dans les NFT sont également un facteur supplémentaire. Mais comme toute autre technologie, la blockchain et les crypto-monnaies ont des problèmes de sécurité. Pour résoudre ces problèmes critiques liés à la blockchain, l'apprentissage automatique est utilisé de manière efficace.

1. Apprentissage par renforcement pour le trading

Le trading de crypto-monnaies comme Bitcoin et Ethereum est devenu populaire parmi les investisseurs de détail et les grandes institutions financières. Les robots de trading utilisés en bourse sont alimentés par des algorithmes d'apprentissage automatique. D'où, Les techniques de ML peuvent également être utilisées sur le marché de la cryptographie pour le trading. L'apprentissage par renforcement peut développer des stratégies de trading de crypto-monnaie pour une expérience rentable et adaptative.

2. Optimiser les stratégies minières

L'extraction de crypto-monnaie est liée à l'utilisation de ressources informatiques pour résoudre une fonction blockchain. Les mineurs sont récompensés pour leurs efforts par des récompenses en bloc. Alors, plus l'ordinateur est puissant, plus il est facile de résoudre les fonctions des blockchains. Pour optimiser les efforts d'exploitation minière et prévenir l'utilisation abusive des ressources minières, Les techniques de ML peuvent être utilisées. Les algorithmes d'apprentissage par renforcement traditionnels peuvent maximiser les récompenses avec de meilleures stratégies d'exploration de données.

3. Utiliser le Deep Learning pour lutter contre le cryptojacking

La sécurité est un problème répandu dans le minage de crypto-monnaie. Les établissements universitaires et les agences gouvernementales disposant de grandes infrastructures informatiques sont des cibles de choix pour le cryptojacking. L'apprentissage en profondeur peut aider à détecter la présence de programmes malveillants destinés à détourner les ressources informatiques. Les applications d'apprentissage automatique dans le monde de la blockchain et des crypto-monnaies vont au-delà de la prévision des prix. ML a la capacité de répondre aux problèmes de sécurité de cette technologie avec un apprentissage en profondeur et un apprentissage par renforcement en optimisant les fonctions en coulisses du trading et de l'extraction de crypto.