El machine learning ayuda a la optimización de las estrategias de minería y hace frente al criptojacking.
Las criptomonedas y el blockchain están transformando nuestro mundo, especialmente en el plano financiero. Bitcoin y Ethereum han alcanzado sus precios máximos históricos en 2021 y, con el lanzamiento de nuevas versiones, el mercado solo va a ser más emocionante. Las nuevas aplicaciones de la tecnología blockchain, especialmente en las NFT, son también un factor añadido. Pero como cualquier otra tecnología, blockchain y las criptomonedas tienen algunas preocupaciones 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 hecho popular entre los inversores minoristas y las grandes instituciones financieras. Los bots de trading que se utilizan en el mercado de valores son impulsados por algoritmos de aprendizaje automático. Por lo tanto, las técnicas de ML también pueden utilizarse en el mercado de criptomonedas para el comercio. El aprendizaje por refuerzo puede desarrollar estrategias de comercio de criptomonedas para una experiencia rentable y adaptativa como 1k daily profit.
2. Optimización de las estrategias de minería
La minería de criptomonedas está relacionada con el uso de recursos informáticos para resolver una función de la cadena de bloques. Los mineros son recompensados por sus esfuerzos con recompensas de bloques. Por lo tanto, cuanto más potente sea el ordenador, más fácil será resolver las funciones de blockchain. Para optimizar los esfuerzos de minería y evitar el uso indebido de los recursos mineros, se pueden utilizar técnicas de ML. Los algoritmos tradicionales de aprendizaje por refuerzo pueden maximizar las recompensas con mejores estrategias de minería.
3. Uso del aprendizaje profundo para hacer frente al 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 criptojacking. El aprendizaje profundo puede ayudar a detectar la presencia de programas maliciosos que pretenden secuestrar los recursos informáticos. Las aplicaciones del aprendizaje automático en el mundo del blockchain y las criptomonedas van más allá de la previsión de los precios. El ML tiene la capacidad de responder a las preocupaciones de seguridad en esta tecnología con el aprendizaje profundo y el aprendizaje de refuerzo, optimizando las funciones entre bastidores del comercio y la minería de criptomonedas.
