2025'te Zincir Üstü Verileri Bir Profesyonel Gibi Çözen 10 Makine Öğrenimi Aracı

Kısaca

Makine öğrenimi, gelişmiş kullanıcıların karmaşık blok zinciri aktivitelerini çözmelerine, gizli kalıpları açığa çıkarmalarına ve eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmelerine yardımcı olarak zincir üstü analizi dönüştürüyor.

Zincir üzerindeki analiz her yıl daha zor hale geliyor: daha fazla zincir, daha fazla işlem, daha karmaşık davranışlar ve herhangi bir insanın manuel olarak çözebileceğinden çok daha fazla gürültü. Ancak modern makine öğrenimi araçları bunu değiştiriyor. Devasa blok zinciri veri setlerini tarıyor, gizli kalıpları belirliyor, varlıkları haritalıyor ve geleneksel sezgilerin basitçe atladığı içgörüleri ortaya çıkarıyor.

Aşağıda, gelişmiş kullanıcıların zincir verilerini netlik, hassasiyet ve derinlikle çözmelerine yardımcı olan en etkili on ML destekli araçlardan on tanesi yer almaktadır.

Nansen

Alt kapak: Nansen logosu, beyaz bir arka planda simetrik bir tasarım oluşturan dört yuvarlak, kesişen halkadan oluşan basit, soyut bir teal şekli gösteriyor.

Nansen, makine öğrenimini ana akım zincir üstü analitiklerine getiren en erken ve en etkili platformlardan biridir. Nansen'in temelinde, blockchain adreslerini tanınabilir varlıklara ve davranış kategorilerine gruplandıran ML destekli cüzdan kümelenmesi bulunmaktadır.

Bu tür modeller, cüzdanların sahipliği hakkında sonuçlar çıkarmak için, etkileşimlerin büyük bir sayısı arasında benzerlikleri tanımlayarak devasa işlem grafiklerini yönetir—bunlar borsa, piyasa yapıcılar, DAO hazine hesapları, akıllı para traderları veya NFT toplulukları olabilir.

Nansen'i benzersiz kılan şey, etiketlenmiş veri setlerinin ölçeği ve kalitesidir. Varlık etiketleme, yıllar süren tarihi faaliyetler üzerine eğitilen olasılıksal modeller kullanılarak inşa edilmiştir ve hem denetimli hem de denetimsiz makine öğrenimi ile rafine edilmiştir.

Sonuç, cüzdan kimlikleriyle ilgili, yalnızca bir avuç platformun rekabet edebileceği bir netlik derecesidir. Nansen, fon yöneticileri, analistler ve nicel ticaretçiler gibi ileri düzey kullanıcılara, büyük oyuncuların varlıklarını zincirler arasında nasıl kaydırdıklarını bilgilendiren davranış panelleri, kohort analizi ve gerçek zamanlı uyarılar gibi araçlar sunmaktadır.

Arkham Intelligence

Alt cap: Siyah bir arka planda kalın, beyaz büyük harflerle ARKHAM kelimesinin yanında yer alan soyut bir A'yı andıran beyaz geometrik logo.

Arkham Intelligence, blockchain verilerine istihbarat ajansı bakış açısını getiriyor ve işlemleri eşi benzeri görülmemiş bir derinlikte anonimlikten arındırmak ve haritalamak için makine öğrenimine büyük ölçüde güveniyor. Platform, adresleri kümelendirmek, cüzdanlar arasındaki bağlantıları keşfetmek ve büyük akışların arkasındaki varlıkları ortaya çıkarmak için grafik sinir ağları ve özel ML modelleri kullanıyor.

Arkham'ın arayüzü, ticaret firmaları, OTC masaları, borsalar ve özel cüzdanlar arasında sermayenin nasıl hareket ettiğini gösteren ağ grafiklerini ortaya çıkaran araştırma yazılımlarına benziyor.

Makine öğrenimi sistemleri, analistlerin manuel olarak takip etmesinin neredeyse imkansız olduğu ince ilişkileri - çoklu sıçrama yolları, uyku halindeki cüzdanların yeniden etkinleştirilmesi veya koordineli hareket kalıpları - tanımlamada mükemmeldir.

Arkham, kimlik çözümlemesine yoğun bir şekilde odaklanarak, gelişmiş kullanıcılara zincirde gerçekten aktif olanların ayrıntılı bir görünümünü sunar, sadece olan bitene değil.

Chainalysis Reactor

Alt cap: Beyaz arka planda pinwheel benzeri bir tasarım oluşturan üç kıvrımlı, iç içe geçmiş şekilden oluşan dairesel turuncu ve beyaz soyut bir logo.

Chainalysis Reactor, yasadışı faaliyetleri, düzenleyici uyumu ve yüksek riskli sermaye akışlarını takip etmek için dünyada en yaygın kullanılan araçlardan biridir. En çok kolluk kuvvetleri tarafından kullanılmasıyla tanınsa da, temel makine öğrenimi çerçevesi, gelişmiş on-chain araştırmacılar için de güçlü ve ilgili bir araçtır.

Reactor, makine öğrenimini kullanarak risk seviyelerini sınıflandırır, işlemlere puan verir ve geçmiş ve gerçek zamanlı blok zinciri faaliyetleri arasında şüpheli kalıpları tespit eder. Denetimli öğrenme modelleri, bilinen dolandırıcılık tipolojileri, AML kalıpları, karanlık ağ pazarı işlemleri, yaptırımlarla ilgili adresler ve kara para aklama stratejileri içeren veri setleri üzerinde eğitilmektedir.

Reaktör'ün ML modellerinin düzenleyici standartları karşılaması gerektiğinden, kümelenme ve anomali tespiti son derece sağlam olma eğilimindedir. Yüksek güvenilirlikte varlık eşleştirmeye ihtiyaç duyan analistler için—özellikle DeFi istismar araştırmalarında veya karmaşık fon akışlarını takip etmede—Chainalysis en üst düzey bir araç olmaya devam etmektedir.

Glassnode

Alt cap: Glassnode logosu, tamamen siyah bir arka planda merkezde yer alan küçük harf beyaz g.

Glassnode, makro düzeyde zincir üstü analizler için bir temel haline geldi ve en sofistike verilerinin çoğu makine öğrenimine dayanmaktadır. ML, varlık ayarlı arz, cüzdan segmentasyonu, uzun vadeli yatırımcı analizi, kohort davranış metrikleri ve likidite yapısı modelleme gibi özelliklere entegre edilmiştir.

Glassnode'un ML modelleri, hangi adreslerin aynı varlığa ait olduğunu ve cüzdan gruplarının piyasa döngüleri boyunca nasıl davrandığını belirlemek için olasılıksal sezgiler kullanır. Bu, platformun uzun vadeli yatırımcılar arasındaki arz yoğunluğu, gruplar arasındaki likidite göçü veya makro olaylara tepkiler gibi gelişmiş göstergeler oluşturmasını sağlar.

Glassnode, uzun vadeli davranış kalıplarına odaklanıyor. ML, gerçek zamanlı uyarılar için daha az kullanılıyor ve daha çok yapısal içgörü için kullanılıyor—günlük gürültü yerine piyasa aşamalarını anlamak isteyen analistler için mükemmel.

Sentora

Alt kapak: Sentora logosu, katı bir mavi arka plan üzerinde bir yay çeken bir centaurun stilize edilmiş beyaz konturunu gösteriyor, arka ayakları yakınında tescilli ticari marka sembolü ile.

Sentora, geniş bir ML destekli gösterge yelpazesi aracılığıyla zincir üstü, zincir dışı ve piyasa verilerini birleştirir. Platform, ham blockchain metriklerinin ötesine geçen içgörüler üretmek için ML sınıflandırma modelleri, duygu analizi motorları, kümeleme algoritmaları ve öngörücü sistemler çalıştırır.

Araçları, balina birikiminden yönlü fiyat sinyallerine, likidite davranışına, sosyal duyguya, emir defteri akışlarına ve sermaye dönüşüm göstergelerine kadar her şeyi kapsar. Sentora'nın ML modelleri, birden fazla veri alanında çalışarak, analistlerin aynı anda blockchain etkinliğini, borsa derinliğini ve piyasa psikolojisini değerlendirebileceği nadir platformlardan biri olmasını sağlar.

Sentora'nın bütünsel yaklaşımı ile ML sinyalleri izole edilmez - bunlar, piyasanın çok boyutlu bir görünümünü sunmak için bir araya getirilir ve bu da gelişmiş kullanıcılara karar verme için daha zengin bir bağlam sağlar.

Eliptik Lens

Alt cap: ELLIPTIC kelimesi kalın, büyük harflerle blok şeklinde, geometrik bir fontla yazılmıştır. Harfler beyaz dolguya sahip olup siyah konturlar ile çevrelenmiştir, bu da üç boyutlu bir etki yaratmaktadır.

Elliptic, risk puanlaması ve uyumluluğa yoğun bir şekilde odaklanmıştır ve makine öğrenimi altyapısı bu misyonu yansıtmaktadır. Elliptic Lens, yasadışı finansal kalıpları içeren özel veri setleri üzerinde eğitilmiş ML tabanlı anomali tespit ve denetimli sınıflandırma sistemlerini kullanmaktadır.

Modelleri yüksek riskli cüzdanları tanımlar, işlem kümelerini sınıflandırır ve dolandırıcılık, sahtekarlık veya aklama faaliyetlerini gösterebilecek olağandışı akışları işaretler. Elliptic, doğrudan finansal kurumlar ve düzenleyici organlarla çalıştığı için, makine öğrenimi sistemleri yüksek hassasiyet ve yorumlanabilirlik için ayarlanmıştır.

Ana faktör, ML modellerinin eğitim materyali olarak kullandığı, sahip olduğu verilerin genişliğidir. Zincirler arasında hack, dolandırıcılık veya şüpheli etkinlikleri araştıran analistler için Elliptic, temiz, güvenilir ve düzenleyici standartlarda istihbarat sağlar.

TRM Laboratuvarları

Alt cap: Sol tarafta, merkezi bir noktanın çizgilerle daha küçük noktalara bağlandığı dairesel bir ağ diyagramı bulunan logo, beyaz arka planda kalın harflerle TRM yazısı.

TRM Labs, çapraz zincir istihbaratında uzmanlaşmıştır ve kara para aklama tipolojilerini tespit etmek, çoklu zincir işlem yollarını yeniden oluşturmak ve ekosistemler arasında koordineli etkinlikleri tanımlamak için ML modelleri kullanmaktadır.

ML sistemleri, fonların giderek daha fazla köprüler, Layer-2 rolluplar ve gizliliği artıran araçlar aracılığıyla hareket etmesi nedeniyle, birden fazla ağ arasında cüzdanları bağlama konusunda mükemmel bir performans sergiliyor. TRM'nin kümeleme modelleri ayrıca, varlık kökenlerini gizlemek için sıklıkla kullanılan olağandışı fon akış yapıları ve çoklu sıçrama yönlendirmelerini de tespit ediyor.

Birçok platform tek bir zincirde mükemmel performans gösterirken, TRM, birçok ağ arasında akıcı bir şekilde hareket eden sermayeyi analiz etmek için en güçlü araçlardan biridir.

Ayak İzi Analizi

Alt kapak: Footprint Analytics için logo, solda dairesel bir desen oluşturan renkli üst üste binen ayak şekilleri ile, sağda kalın mor harflerle Footprint Analytics metni.

Footprint Analytics, makine öğrenimini esas olarak kripto dünyasındaki en zorlu problemlerden birini çözmek için kullanıyor: veri temizliği. Zincir üstü veriler ünlü bir şekilde dağınıktır - adresler tekrarlıdır, sözleşme etkileşimleri belirsizdir ve farklı blok zincirleri verileri farklı şekilde yapılandırır.

Footprint'in ML modelleri, birçok ekosistem arasında ham blockchain verilerini otomatik olarak temizler, normalleştirir ve standart hale getirir. Varlık ilişkilerini çözer, cüzdanları tekrarlar, sözleşme etkinliğini sınıflandırır ve kullanıcıların hatalarla ilgili endişe duymadan sorgulayabileceği panellere verileri yapılandırır.

Gelişmiş analistlerin karmaşık paneller oluşturması veya ekosistemleri karşılaştırması için, Footprint'in ML destekli normalizasyonu, temel verilerin güvenilir olmasını sağlar - bu da yüksek düzeyde araştırma için kritik bir gerekliliktir.

Moralis ML İçgörüleri / ML-Geliştirilmiş Veri Akışları

Alt cap: Moralis logosunun beyaz arka planda mavi, mor ve pembe tonlarında stilize edilmiş bir kalp şekli gösterdiği, akıcı hatlara ve modern, minimal tasarıma sahip.

Moralis, geliştiricilere doğrudan ML zekası sunmaya odaklanıyor ve uygulamalara, botlara, panellere veya otomatik sistemlere zincir içi ML içgörülerini entegre etmeyi mümkün kılıyor.

Makine öğrenimi modelleri, cüzdan davranışlarını gerçek zamanlı olarak sınıflandırır, sözleşme olaylarını etiketler ve akış halinde olan blockchain verilerini davranışsal sinyallerle zenginleştirir. Bu, geliştiricilere ticaret botları, analiz panelleri, bildirim sistemleri ve gerçek zamanlı makine öğrenimi yorumlamasına dayanan otomatik iş akışları oluşturmak için güçlü yollar sunar.

Moralis, ML analizlerini geliştirici pragmatizmi ile birleştirdiği için öne çıkıyor. Gösterge panelleri sunmak yerine, ürünlere doğrudan entegre edilebilen ML geliştirilmiş veri akışları sunuyor.

Dune + Topluluk ML Boru Hatları

Alt kapak: Dune logosu, turuncu (sol üst) ve koyu mavi (sağ alt) olarak çapraz olarak bölünmüş bir daireyi, açık bir arka planda kalın siyah yazıyla “Dune” kelimesinin yanında.

Dune, doğası gereği bir makine öğrenimi platformu olmasa da, esnek veri ortamı analistlerin kendi ML boru hatlarını inşa etmeleri için onu popüler hale getirmiştir. İleri düzey kullanıcılar genellikle Dune sorgu sonuçlarını Python veya ML ortamlarına aktarır, kümeleme veya tahmin modelleri çalıştırır ve ardından sonuçları Dune panolarına geri besler.

Topluluk odaklı ML uzantıları—scriptler, modeller ve defterler—şimdi sözleşme etkileşimlerini sınıflandırıyor, cüzdan davranışlarını etiketliyor ve hatta aktivite trendlerini tahmin ediyor. Bu DIY-ML iş akışı Dune'u benzersiz şekilde uyumlu hale getiriyor: kullanıcılar niş ekosistemler, yeni çıkan tokenlar veya deneysel DeFi protokolleri için son derece özel makine öğrenimi analizleri oluşturabiliyor.

Güç kullanıcıları için, Dune, özel ML zincir üstü analizi için en zengin kum havuzunu sunar.