Статей. Введение в машинное обучение, машинное обучение и Ethereum. Запрос комментариев. ERC в контексте криптовалют

Машинное обучение (МО) стало модным словом в последние годы, и не зря. Это относится к способности компьютерных систем учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования. Методы МО применяются в широком спектре отраслей и задач: от беспилотных автомобилей до медицинской диагностики. В контексте криптовалют машинное обучение может сыграть решающую роль в прогнозировании рыночных тенденций и принятии обоснованных торговых решений. В этой статье мы рассмотрим основы машинного обучения и его применения в мире криптовалют.

Запрос комментариев Ethereum (ERC) — это управляемый сообществом стандарт, который позволяет создавать новые токены в блокчейне Ethereum. Стандарты ERC определяют набор правил, которым должны следовать создатели токенов, чтобы обеспечить совместимость и взаимодействие с другими токенами и смарт-контрактами. С появлением децентрализованных финансов (DeFi) и невзаимозаменяемых токенов (NFT) стандарты ERC стали жизненно важным компонентом экосистемы Ethereum. В этой статье мы углубимся в различные стандарты ERC и их значение в мире криптовалют.

Важно понимать взаимосвязь между стандартами ML и ERC в контексте криптовалют. Алгоритмы ML можно использовать для анализа рыночных данных и прогнозирования будущей эффективности различных токенов.Эти прогнозы затем можно использовать для обоснования инвестиционных решений или выполнения смарт-контрактов. Аналогичным образом, стандарты ERC обеспечивают основу для создания токенов и управления ими, которые затем можно анализировать с помощью методов машинного обучения, чтобы получить представление об их потенциальной стоимости и динамике рынка.

В следующих разделах мы рассмотрим основы стандартов ML и ERC, а также их применение в мире криптовалют. Понимая эти концепции, читатели будут лучше подготовлены к навигации в захватывающем и постоянно развивающемся мире технологии блокчейн.

Введение

Машинное обучение (ML) и запрос комментариев Ethereum (ERC) — две важные концепции в контексте криптовалют и технологии блокчейн. ML относится к области исследований, направленной на разработку алгоритмов и моделей, которые позволяют компьютерам учиться и делать прогнозы или решения без явного программирования. С другой стороны, ERC — это технический стандарт, используемый для создания и реализации смарт-контрактов на платформе Ethereum.

Промокоды на Займер на скидки

Займы для физических лиц под низкий процент

• 💲Сумма: от 2 000 до 30 000 рублей
• 🕑Срок: от 7 до 30 дней
• 👍Первый заём для новых клиентов — 0%, повторный — скидка 500 руб

Получить купон

В последние годы машинное обучение приобрело огромную популярность и применяется в различных отраслях, включая финансы, здравоохранение и социальные сети. Его способность анализировать большие объемы данных и выявлять закономерности или тенденции сделала его ценным инструментом для принятия решений и автоматизации.

1. Машинное обучение в криптовалюте

Методы машинного обучения нашли применение в индустрии криптовалют, особенно при анализе рыночных данных, прогнозировании движения цен и выявлении торговых моделей. Криптовалюты известны своей нестабильной природой, а традиционные модели и стратегии не всегда могут быть эффективными для отражения сложностей этих рынков. Алгоритмы машинного обучения открывают возможности для улучшения торговых стратегий и предоставляют ценную информацию.

• Анализ рынка. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать большие объемы исторических рыночных данных для выявления закономерностей и тенденций. Этот анализ может помочь трейдерам и инвесторам принимать более обоснованные решения и прогнозировать будущие движения цен.
• Прогнозирование цен. Прогнозирование цен на криптовалюты является сложной задачей из-за их волатильности. Алгоритмы машинного обучения могут учиться на исторических данных о ценах и других соответствующих факторах, чтобы делать прогнозы о будущих движениях цен.
• Торговые стратегии. Машинное обучение можно использовать для разработки и оптимизации торговых стратегий на основе рыночных данных и индикаторов. Эти алгоритмы могут выявлять закономерности и сигналы, которые люди могут упустить из виду, что потенциально может привести к более успешным сделкам.

2. Запрос комментариев Ethereum (ERC)

Ethereum — это блокчейн-платформа, которая позволяет создавать и выполнять децентрализованные приложения (DApps) посредством использования смарт-контрактов. Смарт-контракты — это самоисполняющиеся контракты, условия которых непосредственно встроены в код. ERC — это технический стандарт, определяющий правила и рекомендации по созданию и реализации смарт-контрактов на платформе Ethereum.

Стандарты ERC обеспечивают общую структуру и совместимость для различных токенов и DApps, построенных на блокчейне Ethereum. Эта стандартизация обеспечивает беспрепятственное взаимодействие между различными проектами и повышает удобство использования и эффективность экосистемы Ethereum.

Стандарты ERC сыграли решающую роль в росте и развитии экосистемы Ethereum. Они способствовали созданию тысяч токенов и DApps, открывая новые формы децентрализованных финансов, игр и цифровой собственности.

A. Краткое объяснение машинного обучения (ML)

Машинное обучение (ML) — это область искусственного интеллекта, которая фокусируется на разработке алгоритмов и систем, которые могут учиться и делать прогнозы или решения на основе данных. Это наука о том, как заставить компьютеры действовать без явного программирования.

Алгоритмы машинного обучения предназначены для автоматического обучения и совершенствования на основе опыта. Они анализируют большие наборы данных и выявляют закономерности, тенденции и корреляции, чтобы делать прогнозы или принимать меры. ML может быть контролируемым, неконтролируемым или полуконтролируемым, в зависимости от типа процесса обучения.

При обучении с учителем алгоритм обучается на помеченных данных, где известны входные и выходные значения. На помеченных примерах он учится делать прогнозы или принимать решения на основе новых, невидимых данных. Например, контролируемый алгоритм машинного обучения можно обучить на наборе данных изображений, помеченных как «кошка» или «собака», чтобы классифицировать новые изображения как кошку или собаку.

При обучении без учителя алгоритм обучается на неразмеченных данных и делает выводы или обнаруживает закономерности без каких-либо предопределенных выходных меток. Он учится распознавать сходства, различия и структуры данных. Например, неконтролируемый алгоритм машинного обучения можно использовать для кластеризации схожих профилей клиентов на основе их покупательского поведения без предварительного знания конкретных групп.

Полуконтролируемое обучение — это сочетание контролируемого и неконтролируемого обучения, при котором алгоритм обучается на небольшом объеме размеченных данных и большом объеме неразмеченных данных. Он использует размеченные данные для управления процессом обучения и принятия решений на основе неразмеченных данных.

ML имеет широкий спектр приложений, включая распознавание изображений и речи, обработку естественного языка, системы рекомендаций, обнаружение мошенничества и финансовое прогнозирование. Он произвел революцию в различных отраслях и потенциально может изменить наш образ жизни и работы.

B. Введение в запрос комментариев Ethereum (ERC)

Запрос комментариев Ethereum (ERC) — это протокол, который позволяет создавать стандарты в блокчейне Ethereum. Он аналогичен процессу запроса комментариев (RFC), используемому при разработке интернет-стандартов.

ERC — это предложения по улучшению или дополнениям к платформе Ethereum. Они определяют технические детали и характеристики новой функции или стандарта. После того как ERC предложен, он проходит процесс экспертной оценки, в ходе которого сообщество предоставляет отзывы и предложения. В случае принятия ERC станет стандартом, который разработчики смогут использовать при создании децентрализованных приложений (dApps) на Ethereum.

Типы ERC

Существует несколько типов ERC, каждый из которых затрагивает различные аспекты экосистемы Ethereum. Вот некоторые из наиболее часто используемых ERC:

• ЭРК-20: Это наиболее известный и широко используемый ERC. Он определяет стандартный интерфейс для взаимозаменяемых токенов в блокчейне Ethereum. Токены ERC-20 стали основой индустрии криптовалют и блокчейнов, позволяя создавать и передавать цифровые активы.
• ЭРК-721: Этот стандарт определяет стандартный интерфейс для невзаимозаменяемых токенов (NFT) в Ethereum. В отличие от токенов ERC-20, которые являются взаимозаменяемыми, токены ERC-721 уникальны и представляют собой право собственности на определенный актив, например цифровые предметы коллекционирования или внутриигровые предметы.
• ЭРК-1155: Этот стандарт сочетает в себе функции ERC-20 и ERC-721. Это позволяет создавать контракты с несколькими токенами, где один контракт может управлять несколькими взаимозаменяемыми и невзаимозаменяемыми токенами.

Важность ERC

ERC играют решающую роль в экосистеме Ethereum.Они предоставляют разработчикам стандартизированный способ создания и взаимодействия со смарт-контрактами в блокчейне Ethereum. Используя ERC, разработчики могут гарантировать, что их контракты совместимы с другими приложениями и кошельками, что упрощает взаимодействие пользователей со своими децентрализованными приложениями.

Кроме того, ERC обеспечивают инновации и сотрудничество внутри сообщества Ethereum. Они позволяют создавать новые функции и стандарты, побуждая разработчиков опираться на существующие проекты и расширять возможности платформы Ethereum.

Поскольку экосистема Ethereum продолжает развиваться, будут предлагаться и приниматься новые ERC, что еще больше расширяет функциональность и совместимость платформы.

От начинающих до опытных: Практические советы и ответы на вопросы о криптовалюте