比特币矿工在挖矿时需要知道的分析：机器学习技术

欧易OKX APP

最高可领取6万元盲盒奖

值得信赖的交易平台，移动交易，随时随地

278 万小边（wbcmining.com）分享，在挖比特币的时候，需要与比特币协议和互联网安全协议进行交互，同时始终关注挖矿过程。 将一些机器学习技术应用于分析过程可以让你成为更好的矿工，验证交易并确定其真实性。 机器学习是您“教”机器有效执行任何给定任务的过程。 计算机经过训练可以从数据输入中学习。 这篇文章是关于机器学习技术在分析技术中的介绍。

监督和非监督学习算法

这个过程涉及两种具体的算法，监督学习算法和非监督学习算法。 监督学习算法通常处理训练数据以纠正对输入数据的响应。 因此比特币挖矿需要专业知识吗，这个训练数据可以对未来的数据对象进行分类。 监督机器学习技术收集和分析数据，以找到关于链上活动、诈骗、托管钱包、交易服务、个人钱包甚至矿池的一些有用信息。 为此，使用了不同类型的数据，例如：

1. 交易数据，包括哈希值、输入输出地址、值和时间戳；

2.地址数据，包括地址和交易金额及数量；

3. 交易对手数据，包括交易对手地址、名称、价值和类别。

它还包括有助于风险计算的风险敞口。 这是基于来自或向任何特定服务类的集群输入和输出的数量来完成的。 当你看到由监督机器学习创建的比特币集群的如此详细的剖析时，你可以轻松地将集群的结构分解为分组控制实体。

如果你想获得一些额外的优势，你可以使用基于神经网络深度学习的更复杂的过程来找出图形上的网络结构或隐藏表示。 这将帮助您检测传统的 AML 异常并轻松发现好的和坏的交易，这将帮助您在挖掘比特币时验证它们并最大限度地减少误报和漏报的发生。

无监督算法可以学习数据集的特征并识别其中的任何异常。 无监督学习算法通常在没有数据结构或领域的任何先验知识的情况下对诱发输出进行分类或解释。 一个例子是聚类。 在此过程中，显示​​不同和相似属性的输入数据项被组合在一起。

在比特币挖矿中，这种聚类有助于找到由同一个人控制的交易和地址。 无监督机器学习技术允许算法根据数据输入设置自己的标签，并且还将有助于更快地执行机器组件。 它还将检测通过它的数据中的任何抽象上下文或异常，并形成可用作监督 SVM 或支持向量机算法参考的聚类标签。 然后用它来验证集群内容。 这最终有助于根据获得的结果轻松快速地验证交易。

所有这些都是生成式机器学习模型，使用一些常见的方法，如 PCA 或主成分分析和 k 均值聚类，以帮助在比特币网络上构建良好的交易区块链。

深度学习

您还可以使用强化学习，这是一种通常涉及监督和非监督学习算法的方法。 然而，为此，您需要使用深度学习模型来更深入地了解要分析的数据。

图网络中的深度学习是一种帮助学习网络中节点角色的方法。 一般来说，深度学习是一个基于“struc2vec”算法的过程。 在此过程中，基于嵌入的数据考虑和分析非常接近的节点。 这进一步有助于理解网络和节点之间的相似性。 这可能不是直接连接的组件。 学习节点嵌入的整个过程有助于理解目标网络中节点之间的关系。

另一种有用的深度学习方法是图形匹配网络或 GMN。 在此过程中，使用图神经网络或 GNN 计算和分析图得分中的相似度。 GNN 通常使用编码的图结构数据，并帮助学习完整图上未标记的图结构。 这样，您可以通过将输入图与其他图进行比较来了解节点之间的相似性。 最终，它将帮助您确定是否存在与节点及其边缘特征相关的任何差异。

人机关系

当这些技术被用在比特币图上时，它允许机器接受训练并学习网络的参数和行为，因为它可能会在未来发展。

深度学习的另一项伟大技术是图卷积网络或 GCN。 该技术使用神经网络，进一步使用机器学习中节点之间关系和关系信息的嵌入。 GCN 将节点的入度和出度聚类，并将它们作为特征传播到特定网络的节点上。

将比特币区块链网络分析为图形需要将机器学习与人类主体相结合。 这在机器驱动的分析中非常重要，因为它将有助于将数据背景化。 当高性能计算应用于海量数据时，分析效率进一步提升。 最常见的方法是对比特币网络图中重要节点的数据进行聚类。 这将允许图形算法与社区检测和中心性结合应用。 为收集的数据添加标签并将其与比特币数据和外部数据源相结合，将帮助您获得更好的结构化知识比特币挖矿需要专业知识吗，包括但不限于：

1.时间戳

2、输入、输出或改变地址

3.发送数量

4.收到的金额

5.网络深度

6. 服务标签和

7. 地址重用的频率。

总结

以上就是比特币矿工需要了解的分析技术——机器学习技术。 未来，当深度学习与人工智能或人工智能相结合时，将进一步增强生态系统中任何给定比特币网络的分析过程。

虚拟货币兑换