Wiele zaawansowanych platform handlu kryptowalutami wykorzystuje techniki uczenia maszynowego, aby zapewnić zaawansowane techniki handlu. Techniki te mogą zapewnić rozwiązania, takie jak odpowiadanie na pytania, analizę języka i tworzenie tekstu. To duże osiągnięcie głębokiego uczenia się w odniesieniu do przestrzeni kryptograficznej. Pieniądze na push Oficjalna strona internetowa wykorzystuje techniki głębokiego uczenia się na kwantowych modelach kryptowalut. Obejmuje to techniki takie jak modele transformatorów i wstępnie przeszkolony język. Jest to największy kamień milowy w głębokim uczeniu się i jest szeroko stosowany również na rynkach kapitałowych.
Produkt został stworzony przy użyciu technik badań działania w finansach ilościowych i bada, w jaki sposób modele transformatorów mają zastosowanie do wielu klas aktywów. Krypto jest uważane za idealną klasę aktywów dla modeli ilościowych. Dzieje się tak, ponieważ aktywa te mają przejrzystość i cyfrowe DNA. Finanse ilościowe dostosowały się obecnie do nowych technologii i badań nad głębokim uczeniem się. Te koncepcje głębokiego uczenia się pojawiają się i odgrywają ważną rolę w scenariuszach kryptograficznych.
- Graficzne sieci neuronowe: zbiory danych blockchain są unikalnymi źródłami alfa dla modeli ilościowych. Dane łańcucha bloków są z natury hierarchiczne i można je przedstawić za pomocą wykresu zawierającego węzły, których adresy są połączone krawędziami reprezentującymi transakcje. Modele ilościowe można wykorzystać do przewidywania zmienności bitcoinów na giełdzie w zależności od charakterystyki adresów, które dokonują transakcji z giełdą. Sieci GNN skupiają się na modelach działających na grafowych strukturach danych.
- Modele generatywne: modele ilościowe uczenia maszynowego nie mogą współpracować z historycznymi zbiorami danych. Platforma handlu kryptowalutami wykorzystuje model predykcyjny do sprawdzania bardzo zmiennych cen kryptowalut. Modele generatywne tworzą dane syntetyczne, które odpowiadają rozkładowi zbioru danych szkoleniowych. Technologia ta może być wykorzystana do tworzenia nowych zamówień, które odpowiadają rozkładowi ksiąg zamówień. Jest to sposób na połączenie syntetycznych i rzeczywistych zbiorów danych w celu utworzenia dużego zbioru danych, który może trenować zaawansowany model głębokiego uczenia się.
- Uczenie się częściowo nadzorowane: w branży kryptograficznej występuje niedobór oznakowanych zbiorów danych, co ogranicza modele ilościowe, które można utworzyć w rzeczywistych scenariuszach kryptograficznych. Dzięki tej funkcji możliwe jest prognozowanie cen w zależności od aktywności punktów OTC. Ta technika głębokiego uczenia się polega na tworzeniu modeli, które mogą uczyć się na małych zbiorach danych i na dużej ilości danych nieoznakowanych. Koncepcja ta przypomina nauczyciela, który przedstawia pewne koncepcje grupie uczniów, a inne pozostawia do samodzielnej nauki i odrabiania zadań domowych. Oznaczony zbiór danych można wykorzystać do poznania częstotliwości lub wielkości transakcji, natomiast nieoznaczony można wykorzystać do rozszerzenia szkolenia.
- Uczenie się reprezentacji: selekcja i ekstrakcja cech to ważne aspekty każdego modelu uczenia się maszyny kwantowej i są istotne w przypadku problemów, które nie są właściwie rozumiane, takich jak przewidywanie kryptoaktywów. Korzystając z tej funkcji, możliwe jest stworzenie modelu predykcyjnego cen bitcoinów poprzez sprawdzenie zapisów księgi zamówień. Korzystając z tej technologii, należy określić, które cechy lub atrybuty mogą służyć jako predyktory. Może to pomóc w automatyzacji uczenia się funkcji w celu tworzenia efektywnych modeli. Nie opiera się na modelowaniu cech ludzkich i może ekstrapolować cechy przy użyciu nieoznaczonych zbiorów danych. Służy do automatycznego przewidywania zmiennych cen bitcoinów.
- Poszukiwanie architektury neuronowej: ten proces tworzenia modeli uczenia się jest wysoce subiektywny. Dobrym przykładem wdrożenia tej technologii jest prognozowanie ceny Ethereum w zależności od wybranych protokołów Defi. W zależności od charakteru problemu można wybrać pewne preferencje dotyczące architektury i modelu, który powinien zostać zastosowany. Rozwiązanie opiera się na subiektywnych opiniach i wiedzy domenowej na temat wpływu protokołów Defi na cenę Ethereum. Ta technologia uczenia maszynowego działa poprzez automatyzację generowania modeli. Po otrzymaniu zbioru danych i docelowego problemu NAS oceni możliwe architektury sieci neuronowej i dostarczy obiecujące wyniki jako dane wyjściowe. Metodę można wykorzystać do przetwarzania zbioru danych, który obejmuje handel na zdecentralizowanych giełdach i tworzenia modeli, które mogą przewidywać ceny monet i trend zmian cen na podstawie zapisów.
Oprócz tych metod istnieje wiele technik głębokiego uczenia się, które w pewnym stopniu mają wpływ na branżę kryptowalut.