Šeit ir 10 mašīnmācīšanās rīki, kas dekodē on-chain datus kā profesionālis 2025. gadā:
💕 Lūdzu, like un seko 💕
Labākie rīki
Nansen*: Izmanto ML vadītu maku grupēšanu, lai grupētu blokķēdes adreses identificējamās entitātēs un uzvedības kategorijās.
Glassnode*: Izmanto ML entitāšu pielāgotai piegādei, maku segmentācijai, ilgtermiņa turētāju analīzei un likviditātes struktūras modelēšanai.
Arkham Intelligence*: Izmanto grafu neironu tīklus un pielāgotus ML modeļus, lai deanonimizētu un kartētu darījumus.
Chainalysis Reactor*: Klasificē risku līmeņus, novērtē darījumus un atklāj aizdomīgas shēmas, izmantojot uzraudzītu mācīšanos.
TRM Labs*: Identificē neparastas līdzekļu plūsmas struktūras un vairāku lēcienu maršrutus, izmantojot ML grupēšanas modeļus.
IntoTheBlock*: Piedāvā AI vadītu cenu prognozēšanu un atbalsta/izturības klasteru identifikāciju.
Sentora*: Apvieno on-chain, off-chain un tirgus datus, izmantojot ML vadītus rādītājus.
Footprint Analytics*: Tīra, normalizē un standartizē neapstrādātus blokķēdes datus, izmantojot ML modeļus.
Moralis*: Nodrošina ML uzlabotas datu plūsmas reāllaika ieskatiem.
Messari Cortex*: Analizē on-chain, sociālos un ziņu datus, lai ģenerētu ziņojumus un identificētu naratīvus.
Šie rīki palīdz progresīviem lietotājiem dekodēt sarežģītu blokķēdes aktivitāti, atklāt slēptās shēmas un iegūt rīcībspējīgus ieskatus.
#MachineLearning #OnChainData #CryptoAnalytics #Blockchain #DataScience $BTC $ETH $BNB