Pembelajaran mendalam adalah bagian dari pembelajaran mesin yang melibatkan pelatihan jaringan saraf tiruan untuk mempelajari dan membuat prediksi dari data. Pembelajaran mendalam dapat digunakan dalam beberapa cara dalam industri kripto, seperti:
Prediksi Harga: Algoritme pembelajaran mendalam dapat digunakan untuk menganalisis data harga historis dan mengidentifikasi pola untuk memprediksi harga mata uang kripto di masa depan.
Analisis Sentimen: Pembelajaran mendalam dapat digunakan untuk menganalisis postingan media sosial, artikel berita, dan sumber lain untuk menentukan sentimen seputar mata uang kripto tertentu, yang dapat digunakan untuk memprediksi pergerakan pasar.
Deteksi Penipuan: Pembelajaran mendalam dapat digunakan untuk mendeteksi aktivitas penipuan dalam transaksi kripto dengan menganalisis data dalam jumlah besar untuk mengidentifikasi anomali dan pola.
Keamanan Jaringan: Pembelajaran mendalam dapat digunakan untuk meningkatkan keamanan jaringan dalam kripto dengan menganalisis lalu lintas jaringan untuk mengidentifikasi potensi ancaman dan kerentanan keamanan.
Secara keseluruhan, pembelajaran mendalam dapat membantu meningkatkan akurasi prediksi kripto, mendeteksi penipuan dan ancaman keamanan, serta meningkatkan efisiensi dan profitabilitas operasi kripto.