na cadeia dados análise está a entrar na era da aprendizagem automática!
Vi que há equipes recrutando cientistas de dados, especificamente para usar IA na identificação de diferentes tipos de carteiras: carteiras institucionais, dinheiro inteligente, baleias, carteiras de risco, carteiras de fraude, entre outras. Isso não é mais uma simples marcação de endereço, mas sim uma identificação dinâmica por meio de engenharia de características e treinamento de modelos.
Do ponto de vista da pilha técnica, é necessário dominar algoritmos de classificação, algoritmos de agrupamento, análise de séries temporais, detecção de anomalias, entre outros, além de ser capaz de lidar com a implantação de modelos em cenários de alta concorrência. Isso significa que as ferramentas de análise na cadeia se tornarão mais inteligentes e precisas.
Imagine que, no futuro, seremos capazes de identificar em tempo real quais são os fluxos de capital institucional, quais são os investimentos astutos e quais apresentam riscos. Isso seria um grande aumento na transparência e segurança de todo o ecossistema crypto.
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Vi que há equipes recrutando cientistas de dados, especificamente para usar IA na identificação de diferentes tipos de carteiras: carteiras institucionais, dinheiro inteligente, baleias, carteiras de risco, carteiras de fraude, entre outras. Isso não é mais uma simples marcação de endereço, mas sim uma identificação dinâmica por meio de engenharia de características e treinamento de modelos.
Do ponto de vista da pilha técnica, é necessário dominar algoritmos de classificação, algoritmos de agrupamento, análise de séries temporais, detecção de anomalias, entre outros, além de ser capaz de lidar com a implantação de modelos em cenários de alta concorrência. Isso significa que as ferramentas de análise na cadeia se tornarão mais inteligentes e precisas.
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