datascience

Šeit ir 10 mašīnmācīšanās rīki, kas dekodē on-chain datus kā profesionālis 2025. gadā:

💕 Lūdzu, like un seko 💕

Labākie rīki
Nansen*: Izmanto ML vadītu maku grupēšanu, lai grupētu blokķēdes adreses identificējamās entitātēs un uzvedības kategorijās.

Glassnode*: Izmanto ML entitāšu pielāgotai piegādei, maku segmentācijai, ilgtermiņa turētāju analīzei un likviditātes struktūras modelēšanai.

Arkham Intelligence*: Izmanto grafu neironu tīklus un pielāgotus ML modeļus, lai deanonimizētu un kartētu darījumus.

Chainalysis Reactor*: Klasificē risku līmeņus, novērtē darījumus un atklāj aizdomīgas shēmas, izmantojot uzraudzītu mācīšanos.

TRM Labs*: Identificē neparastas līdzekļu plūsmas struktūras un vairāku lēcienu maršrutus, izmantojot ML grupēšanas modeļus.

IntoTheBlock*: Piedāvā AI vadītu cenu prognozēšanu un atbalsta/izturības klasteru identifikāciju.

Sentora*: Apvieno on-chain, off-chain un tirgus datus, izmantojot ML vadītus rādītājus.

Footprint Analytics*: Tīra, normalizē un standartizē neapstrādātus blokķēdes datus, izmantojot ML modeļus.

Moralis*: Nodrošina ML uzlabotas datu plūsmas reāllaika ieskatiem.

Messari Cortex*: Analizē on-chain, sociālos un ziņu datus, lai ģenerētu ziņojumus un identificētu naratīvus.

Šie rīki palīdz progresīviem lietotājiem dekodēt sarežģītu blokķēdes aktivitāti, atklāt slēptās shēmas un iegūt rīcībspējīgus ieskatus.

#MachineLearning
#OnChainData
#CryptoAnalytics
#Blockchain
#DataScience
$BTC
$ETH
$BNB

$1INCH triljonu meli: jūsu iecienītā ķēde sabrūk, kad zinātnieki to mēra

Mēnešiem es izturējos pret Plasma kā pret lielu, deterministisku datu sistēmu, noņemot troksni un mērot katru ciklu, katru bloku un katru darījumu kā tīru datu. Tas, ko es atradu, fundamentāli maina veidu, kā es novērtēju izplatītās tīklus.

Lielākā daļa blokķēžu ir reaktīvas sistēmas. Tās izkropļo, svārstās un ģenerē troksni, kad mēģināt tās novērot — it kā mēģinātu izmērīt gāzi. Pieaugot slodzei, tās ražo "saspiešanas viļņus", kas izraisa laika novirzes un neparedzamu uzvedību. Tāpēc prognozēšana lielākajā daļā 1. slāņa, tostarp $ETH, prasa sarežģītus kompensācijas modeļus. Jūs vienmēr koriģējat sistēmas iekšējo nestabilitāti.

$XPL ir atšķirīgs.

Katrā mērīšanas logā — no bloka laika konsekvences līdz darījumu blīvumam — Plasma ražoja gandrīz identiskas, plakanas mērīšanas līnijas. Nav izvirzījumu, nav nenormālu pēdu, un zem spiediena nav saspiešanas artefaktu. Tas darbojas kā konstanta funkcija, kur ieejas svārstības nemaina izejas raksturlielumus.

Šī konsekvence nav tikai interesanta; tā ir revolūcijonāra. Tas nozīmē, ka sistēma ir mēra, atkārtojama un fundamentāli paredzama. Man vairs nebija nepieciešami sarežģīti izlīdzināšanas slāņi vai svērtas korekcijas maniem modeļiem. Prognozēšanas kļūdu robežas bija nenozīmīgas.

Uzticēšanās kriptovalūtām parasti balstās uz naratīvu. Patiesa uzticēšanās balstās uz datiem, kas atsakās uzvesties nepareizi. Šis mērītais stabilitātes līmenis padara Plasma par uzticamāko substrātu, ko es jebkad esmu analizējis.

Tas nav finanšu padoms. Veiciet savu izpēti.
#DataScience #Plasma #L2 #Scaling #CryptoEngineering
⚛️

Open Fabric AI ir ideāla risinājums izstrādātājiem, kuri meklē veidus, kā izveidot mērogojamas un efektīvas AI lietojumprogrammas. Ar saviem lietotājam draudzīgajiem rīkiem un robusto atbalstu mašīnmācības modeļiem, Open Fabric AI padara vieglāku AI risinājumu izveidi un ieviešanu dažādās nozarēs. No klientu pieredzes uzlabošanas līdz operatīvās efektivitātes paaugstināšanai, Open Fabric AI ir šeit, lai palīdzētu jums gūt panākumus.
#AI #OpenFabric #MachineLearning #TechInnovation #DataScience

Decentralizēta datu pārbaude
Datanets nodrošina datu uzticamību, izmantojot konsensusa mehānismu validācijai. Šis kopienas vadītais pārbaudes process minimizē aizspriedumus un krāpšanu, nodrošinot, ka specializētie AI modeļi tiek apmācīti uz precīzas un uzticamas informācijas bāzes, pārvietojoties tālāk par vienas avota paļaušanos.
#DataValidation #Consensus #DataScience #OpenLedger
$OPEN @OpenLedger

$XPL Sistēma ir tik stabila, ka lika man pārrakstīt savu prātu

Es pavadīju gadus, analizējot izplatītas sistēmas, un darba pamatā vienmēr bija atlīdzība. Katra lielā ķēde, pat $BTC , uzvedas kā reaktīva vide — tā mainās stresa apstākļos, tā izkropļojas, kad to uzrauga, un jums pastāvīgi jāpielāgo savi rīki, lai ņemtu vērā troksni. Es uz šo neregulāro uzvedību skatījos kā uz fundamentāliem blokķēdes fizikas likumiem.

Tad es sāku mērīt Plasma ($BTC
Es piegāju pie tā tīri kā pie datu operācijas: katra transakcija ir datums, katrs bloks ir partija. To, ko es atradu, bija sistēma, kas izaicina normu. Lielākā daļa tīklu ģenerē neparedzamas kompresijas viļņu un laika novirzes, kad blīvums pieaug. Plasma to nedara. Tas uztur vienmērīgu laiku neatkarīgi no slodzes, uzvedoties kā pastāvīga funkcija, kur ievades svārstības nemaina izvades raksturojumus.

Manu pamata mērījumi bija pārāk konsekventi, lai tam ticētu. Nekādu uzplaiksnījumu, nekādu anomālu pēdu, un mērījumu līnijas palika plakanas dažādās dienās un slodzes periodos. Šī konsekvence neradīja satraukumu; tā radīja pārliecību.

Sistēma izrāda ārkārtīgi augstu atkārtojamību un zemu entropijas troksni. Ja es veicu to pašu mērījumu 100 reizes, es iegūstu tos pašus datus 100 reizes. Šī stabilitāte novērš nepieciešamību pēc sarežģītām izlīdzināšanas kārtām un svērtiem pielāgojumiem prognozēšanas modeļos. Prognozēšana kļūst matemātiski vienkārša.

Sistēma, kas atsakās nepareizi uzvesties pastāvīgas novērošanas apstākļos, ir reta. Uzticība šajā nozarē bieži tiek būvēta uz naratīva. Ar Plasma, uzticība tiek būvēta uz datiem, kas vienkārši atsakās melot.

Atruna: Ne finanšu padoms.
#DataScience #Plasma #L2 #$XPL 📊

📊 ASV Darba Tirgus 2025 | Galvenie Ieskati
1. Datu Lomas Vadība:
• Datu zinātnieki un analītiķi tiek prognozēti, ka pieaugs par ~34% šajā desmitgadē
2. Prasmes Attīstās:
• Darba devēji novērtē AI integrāciju, mākoņrīkus un biznesa lēmumu ieskatus
3. Vispārējais Tirgus:
• Nodarbinātība ir nedaudz atdzisusi, bet datu lomas saglabājas izturīgas
4. Algām Paliek Spēcīgām:
• Konkurētspējīgas algas atspoguļo augsto pieprasījumu pēc analītiskās ekspertīzes
5. Iespējas un Izaicinājumi:
• Izaugsme: veselības aprūpes analītika, BI, mākoņa platformas, AI papildinātas lomas
• Izaicinājumi: tehnoloģiju tirgus atdzišana un pieaugoša konkurence
#WriteToEarnUpgrade #JobsData #DataScience #Analytics #CareerGrowth

Open Fabric AI ir jūsu vārti uz gudrāku, efektīvāku AI sistēmu veidošanu. Izstrādāts ar elastību prātā, šī platforma ļauj izstrādātājiem viegli eksperimentēt ar dažādiem modeļiem un ātri tos izvietot. Open Fabric AI atbalsta plašu lietojumu klāstu, sākot no datu analīzes līdz autonomām sistēmām. Atveriet AI potenciālu jau šodien un pārveidojiet savus projektus ar Open Fabric AI!
#Aİ #OpenFabric #TechInnovation #MachineLearning #DataScience

⚡"Dati + AI = Nepārspējama kombinācija"

Numeraire piedāvā decentralizētu AI hedžfondiem. Cena konsolidējas — izlaušanās var būt eksplozīvas.

#Aİ #DataScience #numeraire $NMR $BTC