L'analyse des données off-chain entre dans l'ère de l'apprentissage automatique !
J'ai vu qu'il y a des équipes qui recrutent des scientifiques des données, spécialement pour utiliser l'IA afin d'identifier différents types de portefeuilles : portefeuilles institutionnels, argent intelligent, baleines, portefeuilles à risque, portefeuilles frauduleux, etc. Ce n'est plus un simple marquage d'adresse, mais une identification dynamique réalisée par l'ingénierie des caractéristiques et l'entraînement de modèles.
D'un point de vue technique, il est nécessaire de maîtriser les algorithmes de classification, les algorithmes de clustering, l'analyse temporelle, la détection d'anomalies, etc., et également de pouvoir gérer le déploiement de modèles dans des scénarios de forte concurrence. Cela signifie que les outils d'analyse off-chain deviendront plus intelligents et précis.
Imaginez qu'à l'avenir, nous puissions identifier en temps réel quels sont les flux de capitaux institutionnels, quels sont les placements des investisseurs avisés et quels sont ceux qui présentent des risques. Cela représenterait une amélioration énorme pour la transparence et la sécurité de l'écosystème crypto.
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L'analyse des données off-chain entre dans l'ère de l'apprentissage automatique !
J'ai vu qu'il y a des équipes qui recrutent des scientifiques des données, spécialement pour utiliser l'IA afin d'identifier différents types de portefeuilles : portefeuilles institutionnels, argent intelligent, baleines, portefeuilles à risque, portefeuilles frauduleux, etc. Ce n'est plus un simple marquage d'adresse, mais une identification dynamique réalisée par l'ingénierie des caractéristiques et l'entraînement de modèles.
D'un point de vue technique, il est nécessaire de maîtriser les algorithmes de classification, les algorithmes de clustering, l'analyse temporelle, la détection d'anomalies, etc., et également de pouvoir gérer le déploiement de modèles dans des scénarios de forte concurrence. Cela signifie que les outils d'analyse off-chain deviendront plus intelligents et précis.
Imaginez qu'à l'avenir, nous puissions identifier en temps réel quels sont les flux de capitaux institutionnels, quels sont les placements des investisseurs avisés et quels sont ceux qui présentent des risques. Cela représenterait une amélioration énorme pour la transparence et la sécurité de l'écosystème crypto.
#Web3 # AI #链上分析 # apprentissage automatique