Học sâu là một tập hợp con của học máy bao gồm việc đào tạo mạng lưới thần kinh nhân tạo để học và đưa ra dự đoán từ dữ liệu. Học sâu có thể được sử dụng theo nhiều cách trong ngành tiền điện tử, chẳng hạn như:
Dự đoán giá: Thuật toán học sâu có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu giá lịch sử và xác định các mẫu để dự đoán giá tiền điện tử trong tương lai.
Phân tích tâm lý: Học sâu có thể được sử dụng để phân tích các bài đăng trên mạng xã hội, tin tức và các nguồn khác nhằm xác định tâm lý xung quanh các loại tiền điện tử cụ thể, có thể được sử dụng để dự đoán diễn biến thị trường.
Phát hiện gian lận: Học sâu có thể được sử dụng để phát hiện các hoạt động gian lận trong giao dịch tiền điện tử bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu để xác định các điểm bất thường và mô hình.
An ninh mạng: Học sâu có thể được sử dụng để cải thiện an ninh mạng trong tiền điện tử bằng cách phân tích lưu lượng mạng để xác định các mối đe dọa và lỗ hổng bảo mật tiềm ẩn.
Nhìn chung, học sâu có thể giúp cải thiện độ chính xác của các dự đoán về tiền điện tử, phát hiện các mối đe dọa gian lận và bảo mật, đồng thời nâng cao hiệu quả và lợi nhuận của hoạt động tiền điện tử.