Нейронная сеть — это тип модели машинного обучения, имеющей структуру, похожую на нейронную сеть мозга человека. Она дает возможность компьютерным приложениям выполнять задачи аналитики точно и без надзора.

Как нейронные сети используются в криптографии

Криптография — это технология сокрытия исходных данных в секретный шифр или код и его дешифрования в дальнейшем.

Фото: https://adobe.prf.hn

Обеспечение автоматической торговли

В автоматической торговле предполагается применение компьютерного ПО для выполнения с высокой скоростью торговых ордеров. Комбинация нейросетей с таким программным обеспечением позволяет модели обучения извлекать уроки из опыта прошлых сделок и реализовывать быстро и точно очередные.

Анализ рынка и прогнозирование

Используя глубокие нейронные сети, модель обучения получает способность обнаруживать в рыночных данных нелинейные закономерности, извлекать из них уроки и, тем самым, совершенствовать анализ рынка. Также нейросети могут помочь определить оптимальные возможности для инвестиций.

Фото: https://adobe.prf.hn

Улучшение криптозащиты и интеллектуальных транзакций

ИИ может осуществлять автоматические проверки смарт-контрактов, находить ошибки и предлагать варианты процессов наладки. Также нейросети можно обучить выявлять подозрительную активность в блокчейне.

Модели глубокого обучения и нейронные сети применяются для аналитики, прогнозирования, настройки безопасности, выполнения автоматических проверок и определения оптимальных возможностей для капиталовложения.