Bikaranîna fêrbûna makîneyê (ML) ji bo çêkirina kanankirina diravê krîpto, wek mînak derxistina Bitcoin, bi rastî gengaz e. ML dikare were bikar anîn da ku hêmanên cihêreng ên pêvajoya madenê xweşbîn bike, ku bibe sedema baştirkirina kargêrî û qezenca bilind. Ka em binihêrin ka meriv çawa sepanên ML-ê ji bo zêdekirina qonaxên cihêreng ên kanankirina krîptoyê, di nav de xweşbînkirina hardware, hilbijartina hewza madenê, û başkirinên algorîtmîkî vedikole.
Qadek ku ML dikare sûdmend be di xweşbînkirina hardware ya ku ji bo madenê tê bikar anîn de ye. Algorîtmayên ML-ê dikarin mîqdarên mezin ên daneyên têkildar bi hardware-ya madenê, wek xerckirina hêzê, rêjeyên hash, û karbidestiya sarbûnê analîz bikin. Bi perwerdekirina modelên ML-ê li ser vê daneyê, ew gengaz dibe ku ji bo derxistina diravên krîptoyê mîhengên hardware yên çêtirîn nas bikin. Mînakî, algorîtmayên ML-ê dikarin mîhengên herî bikêrhatî yên enerjiyê ji bo kelûpelên madenê diyar bikin, lêçûnên elektrîkê kêm bikin û karbidestiya giştî zêde bikin.
Aliyek din a ku ML dikare beşdarî karbidestiya madena krîptoyê bibe, di hilbijartina hewza madenê de ye. Hewzên madenê dihêle ku kanan hêza xwe ya hesabkerî bi hev re bihêlin, şansên ku bi serfirazî blokê derxînin û xelatan bistînin zêde bikin. Algorîtmayên ML dikarin daneyên dîrokî ji hewzên madenê yên cihêreng analîz bikin, tevî performansa, xerc û pêbaweriya wan. Bi perwerdekirina modelên ML-ê li ser vê daneyê, madenkar dikarin biryarên agahdar bidin ku beşdarî kîjan hewza madenê bibin, şansên xwe yên bidestxistina xelatên bi bandor zêde bikin.
Wekî din, ML dikare were bikar anîn da ku algorîtmayên ku di pêvajoya madenê de têne bikar anîn baştir bike. Algorîtmayên madenê yên kevneşopî, yên wekî Proof-of-Work (PoW), çavkaniyên hesabkerî û xerckirina enerjiyê ya girîng hewce dikin. Algorîtmayên ML dikarin mekanîzmayên lihevhatinê yên alternatîf, wek Proof-of-Stake (PoS) an modelên hybrid, ku dibe ku bêyî tawîzkirina ewlehiyê karîgeriyek çêtir peyda bikin, bigerin. Bi perwerdekirina modelên ML-ê li ser daneyên bloka dîrokî yên dîrokî, gengaz e ku meriv qaliban nas bike û li gorî wê algorîtmayên madenê xweşbîn bike.
Wekî din, ML dikare were bikar anîn da ku meylên bazarê pêşbîn bike û di girtina biryarên agahdar de di derbarê kengê kanan û firotina pereyên krîptoyê de bibe alîkar. Bi analîzkirina daneyên bihayê dîrokî, hestiyariya medya civakî, û faktorên din ên têkildar, algorîtmayên ML dikarin di demên çêtirîn de ji bo derxistin û firotina diravên krîptoyê têgihiştinê peyda bikin, û sûdmendiya herî zêde bikin.
Bi kurtasî, ML dikare gelek feydeyan ji madena krîptoyê re bîne, di nav de xweşbîniya hardware, hilbijartina hewza madenê, başkirinên algorîtmîkî, û pêşbîniyên meyla bazarê. Bi karanîna algorîtmayên ML-ê, diravên krîpto-mîner dikarin karbidestiya xwe zêde bikin, lêçûn kêm bikin, û berjewendiya xwe ya giştî zêde bikin.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google:
- Nivîsar bi axaftinê (TTS) çi ye û ew çawa bi AI-ê re dixebite?
- Di fêrbûna makîneyê de di xebata bi daneyên mezin de çi sînor hene?
- Ma fêrbûna makîneyê dikare hin arîkariya diyalogê bike?
- Qada lîstikê ya TensorFlow çi ye?
- Di rastiyê de danûstendinek mezintir tê çi wateyê?
- Hin mînakên hîperparametreyên algorîtmê çi ne?
- Fêrbûna ensambleyê çi ye?
- Ger algorîtmayek fêrbûna makîneya bijartî ne guncan be û meriv çawa dikare piştrast bike ku ya rast hilbijêrin?
- Ma modelek fêrbûna makîneyê di dema perwerdehiya xwe de hewceyê çavdêriyê ye?
- Parametreyên sereke yên ku di algorîtmayên bingeha tora neuralî de têne bikar anîn çi ne?
Pirs û bersivan bêtir li EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê bibînin