Głębokie uczenie się to podzbiór uczenia maszynowego, który polega na szkoleniu sztucznych sieci neuronowych w zakresie uczenia się i przewidywania na podstawie danych. Głębokie uczenie się można wykorzystać w branży kryptograficznej na kilka sposobów, np.:
Przewidywanie cen: Algorytmy głębokiego uczenia się mogą być wykorzystywane do analizy historycznych danych cenowych i identyfikowania wzorców w celu przewidywania przyszłych cen kryptowalut.
Analiza nastrojów: Głębokie uczenie się można wykorzystać do analizy postów w mediach społecznościowych, artykułów informacyjnych i innych źródeł w celu określenia nastrojów wokół poszczególnych kryptowalut, które można wykorzystać do przewidywania ruchów na rynku.
Wykrywanie oszustw: głębokie uczenie się można wykorzystać do wykrywania oszukańczych działań w transakcjach kryptograficznych poprzez analizę dużych ilości danych w celu zidentyfikowania anomalii i wzorców.
Bezpieczeństwo sieci: głębokie uczenie się można wykorzystać do poprawy bezpieczeństwa sieci w kryptografii poprzez analizę ruchu sieciowego w celu identyfikacji potencjalnych zagrożeń bezpieczeństwa i luk w zabezpieczeniach.
Ogólnie rzecz biorąc, głębokie uczenie się może pomóc poprawić dokładność przewidywań dotyczących kryptowalut, wykryć oszustwa i zagrożenia bezpieczeństwa oraz zwiększyć wydajność i rentowność operacji kryptograficznych.
