Técnicas de Machine Learning, ML, eliminam problemas críticos em criptomoeda e blockchain com Bitcoin e Ethereum buscando preços mais altos. Com o lançamento de novas versões, o mercado torna-se mais competitivo, especialmente NFTs como fator adicional, sendo que blockchain e criptomoedas, como qualquer tecnologia, apresentam preocupações de segurança com o aprendizado de máquina usado de modo eficiente.
Criptomoedas interagem com blockchain, tecnologia com registro de transações oportunas, cujos livros descentralizados são compartilhados globalmente em computadores ou livros-razão não operados por autoridade central ou banco. O Bitcoin, primeira blockchain a ser criada, cujas realizações de Satoshi Nakamoto resolveram a questão dos gastos duplos em projetos de caixa digital registrando transações na rede, portanto, a tentativa de reutilizar Bitcoin, será facilmente descoberta. O conceito criado por Satoshi não era novo, com sistemas de prova de trabalho existindo antes da chegada do Bitcoin em 2008 mas nunca colocado em uso, sendo que atualmente criptomoedas usam blockchain para verificar transações e publicá-las em rede pública, tarefa executada por mineradores de criptografia que também possuem outra finalidade. No lançamento do Bitcoin seu valor era nada comparado ao que é agora, aumentando por causa dos mineiros e corrida à validar blocos e ganhar recompensas, emergindo daí novo problema, ou, a mineração exige energia e conseqüentemente a prova de trabalho recebe críticas de ambientalistas.
Moral da Nota: a aprendizagem de reforço para negociação com bots de negociação no mercado de ações movidos por algoritmos de aprendizado de máquina, permite utilização de técnicas de ML no mercado de criptografia para negociação. A negociação de criptomoedas como Bitcoin e Ethereum tornou popular entre investidores de varejo e grandes instituições financeiras o aprendizado por reforço, desenvolvendo estratégias de negociação para experiência lucrativa e adaptável. A mineração de criptomoedas se relaciona ao uso de recursos de computação para resolver função blockchain, com mineiros recompensados pelo esforço com recompensas em bloco, daí, quanto mais poderoso o computador mais fácil resolver as funções de blockchains. A otimização do esforço de mineração evitando uso indevido de recursos de mineração, faz emergir técnicas de ML cujos algoritmos de aprendizado de reforço tradicionais maximizam recompensas com melhores estratégias de mineração. A questão da segurança na mineração de criptomoedas preocupa Instituições acadêmicas e agências de governo com infraestruturas de computação tornando alvo ao criptojacking. O aprendizado profundo detecta presença de programas maliciosos destinados a sequestrar recursos de computação, sendo que os aplicativos de aprendizado de máquina blockchain e criptomoedas avançam além da previsão de preços, daí, a ML deter capacidade de responder à questões de segurança através do aprendizado profundo e aprendizado de reforço, otimizando funções de negociação e mineração de criptografia.