Hluboké učení je podmnožina strojového učení, která zahrnuje trénování umělých neuronových sítí, aby se učily a dělaly předpovědi z dat. Hluboké učení lze v kryptoprůmyslu využít několika způsoby, například:
Predikce ceny: Algoritmy hlubokého učení lze použít k analýze historických cenových dat a identifikaci vzorců pro předpovídání budoucích cen kryptoměn.
Analýza sentimentu: Hluboké učení lze použít k analýze příspěvků na sociálních sítích, zpravodajských článků a dalších zdrojů k určení sentimentu ohledně konkrétních kryptoměn, které lze použít k předpovídání pohybů trhu.
Detekce podvodů: Hluboké učení lze použít k odhalení podvodných aktivit v kryptotransakcích analýzou velkého množství dat k identifikaci anomálií a vzorců.
Zabezpečení sítě: Hluboké učení lze použít ke zlepšení zabezpečení sítě v šifrování pomocí analýzy síťového provozu za účelem identifikace potenciálních bezpečnostních hrozeb a zranitelností.
Celkově může hluboké učení pomoci zlepšit přesnost předpovědí kryptoměn, odhalit podvody a bezpečnostní hrozby a zvýšit efektivitu a ziskovost krypto operací.