У блокчейні дані аналізуються, і це входить в еру машинного навчання!
Бачачи, що команди набирають дата-сайентістів, спеціально для використання ШІ для розпізнавання різних типів гаманців: інституційні гаманці, розумні гроші, великі кити, ризикові гаманці, шахрайські гаманці тощо. Це вже не просто просте маркування адрес, а динамічне розпізнавання через інженерію ознак та навчання моделей.
З технічної точки зору потрібно опанувати алгоритми класифікації, алгоритми кластеризації, часовий аналіз, виявлення аномалій тощо, а також уміти обробляти модульне розгортання в умовах високої паралельності. Це означає, що інструменти аналізу у блокчейні стануть більш розумними та точними.
Уявіть собі, в майбутньому ми зможемо в реальному часі визначати, які з них є рухами інституційних коштів, які є розташуванням розумних грошей, а які містять ризики. Це стане величезним підвищенням прозорості та безпеки всього криптоекосистеми.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
У блокчейні дані аналізуються, і це входить в еру машинного навчання!
Бачачи, що команди набирають дата-сайентістів, спеціально для використання ШІ для розпізнавання різних типів гаманців: інституційні гаманці, розумні гроші, великі кити, ризикові гаманці, шахрайські гаманці тощо. Це вже не просто просте маркування адрес, а динамічне розпізнавання через інженерію ознак та навчання моделей.
З технічної точки зору потрібно опанувати алгоритми класифікації, алгоритми кластеризації, часовий аналіз, виявлення аномалій тощо, а також уміти обробляти модульне розгортання в умовах високої паралельності. Це означає, що інструменти аналізу у блокчейні стануть більш розумними та точними.
Уявіть собі, в майбутньому ми зможемо в реальному часі визначати, які з них є рухами інституційних коштів, які є розташуванням розумних грошей, а які містять ризики. Це стане величезним підвищенням прозорості та безпеки всього криптоекосистеми.
#Web3 # AI #链上分析 # машинне навчання