In che modo l'apprendimento automatico sta sfruttando blockchain e criptovaluta

ML tecniche stanno eliminando le criticità nelle criptovalute e nella blockchain.

Criptovaluta e blockchain stanno trasformando il nostro mondo, soprattutto finanziariamente. Bitcoin ed Ethereum hanno raggiunto i loro prezzi più alti di tutti i tempi nel 2021 e con il lancio di nuove versioni, il mercato diventerà solo più eccitante. Nuove applicazioni della tecnologia blockchain, soprattutto negli NFT sono anche un fattore aggiunto. Ma come qualsiasi altra tecnologia, blockchain e criptovalute hanno alcuni problemi di sicurezza. Per risolvere questi problemi critici relativi alla blockchain, l'apprendimento automatico viene utilizzato in modo efficiente.

1. Apprendimento di rinforzo per il trading

Il trading di criptovalute come Bitcoin ed Ethereum è diventato popolare tra gli investitori al dettaglio e le grandi istituzioni finanziarie. I bot di trading utilizzati nel mercato azionario sono alimentati da algoritmi di apprendimento automatico. Quindi, Le tecniche ML possono essere utilizzate anche nel mercato delle criptovalute per il trading. L'apprendimento per rinforzo può sviluppare strategie di trading di criptovaluta per un'esperienza redditizia e adattiva.

2. Ottimizzazione delle strategie di mining

L'estrazione di criptovaluta è correlata all'utilizzo di risorse di calcolo per risolvere una funzione blockchain. I minatori vengono ricompensati per i loro sforzi con ricompense in blocchi. Così, più potente è il computer, più è facile risolvere le funzioni blockchain. Per ottimizzare gli sforzi di mining e prevenire l'uso illecito delle risorse minerarie, È possibile utilizzare tecniche di ML. I tradizionali algoritmi di apprendimento per rinforzo possono massimizzare i premi con migliori strategie di mining.

3. Utilizzo del deep learning per affrontare il criptojacking

La sicurezza è un problema prevalente nel mining di criptovalute. Le istituzioni accademiche e le agenzie governative con grandi infrastrutture informatiche sono i bersagli principali per il cryptojacking. Il deep learning può aiutare a rilevare la presenza di programmi dannosi che hanno lo scopo di dirottare le risorse informatiche. Le applicazioni di machine learning nel mondo della blockchain e delle criptovalute vanno oltre la previsione dei prezzi. ML ha la capacità di rispondere ai problemi di sicurezza in questa tecnologia con l'apprendimento approfondito e l'apprendimento per rinforzo ottimizzando le funzioni dietro le quinte del trading e del mining di criptovalute.