Cómo el aprendizaje automático está aprovechando Blockchain y las criptomonedas

ML tecnicas están eliminando problemas críticos en criptomonedas y blockchain.

Las criptomonedas y blockchain están transformando nuestro mundo, especialmente financieramente. Bitcoin y Ethereum alcanzaron sus precios máximos históricos en 2021 y con el lanzamiento de una nueva versión, el mercado solo se volverá más emocionante. Nuevas aplicaciones de la tecnología blockchain, especialmente en las NFT también son un factor añadido. Pero como cualquier otra tecnología, blockchain y las criptomonedas tienen algunos problemas de seguridad. Para resolver estos problemas críticos relacionados con blockchain, el aprendizaje automático se está utilizando de manera eficiente.

1. Aprendizaje por refuerzo para el comercio

El comercio de criptomonedas como Bitcoin y Ethereum se ha vuelto popular entre los inversores minoristas y las grandes instituciones financieras. Los robots comerciales que se utilizan en el mercado de valores funcionan con algoritmos de aprendizaje automático. Por eso, Las técnicas de ML también se pueden utilizar en el mercado de cifrado para el comercio. El aprendizaje por refuerzo puede desarrollar estrategias de comercio de criptomonedas para una experiencia rentable y adaptable.

2. Optimización de estrategias mineras

La criptomoneda minera está relacionada con el uso de recursos informáticos para resolver una función de blockchain. Los mineros son recompensados ​​por sus esfuerzos con recompensas en bloque. Entonces, cuanto más poderosa es la computadora, más fácil es resolver funciones de blockchains. Para optimizar los esfuerzos de minería y prevenir el uso indebido de los recursos mineros, Se pueden utilizar técnicas de AA. Los algoritmos tradicionales de aprendizaje por refuerzo pueden maximizar las recompensas con mejores estrategias de minería.

3. Uso del aprendizaje profundo para abordar el criptojacking

La seguridad es un problema frecuente en la minería de criptomonedas. Las instituciones académicas y las agencias gubernamentales con grandes infraestructuras informáticas son los principales objetivos del cryptojacking. El aprendizaje profundo puede ayudar a detectar la presencia de programas maliciosos destinados a secuestrar recursos informáticos. Las aplicaciones de aprendizaje automático en el mundo de blockchain y las criptomonedas van más allá de pronosticar los precios. ML tiene la capacidad de responder a las preocupaciones de seguridad en esta tecnología con aprendizaje profundo y aprendizaje reforzado al optimizar las funciones detrás de escena del comercio y la minería de criptomonedas.