Amber avatar
Coin98 Insights
Nơi chia sẻ tất cả những kiến thức Crypto từ cơ bản đến nâng cao, kinh nghiệm đầu tư Bitcoin và các hình thức đầu tư tiền điện tử khác.

Machine Learning - Ảnh hưởng và ứng dụng trong thị trường crypto

Là một nhánh trong AI, Machine Learning được quan tâm rất nhiều trong thời gian gần đây. Vậy Machine Learning là gì? Machine Learning được ứng dụng vào thị trường crypto như thế nào? Cùng Coin98 Insights tìm hiểu về Machine Learning trong bài viết.
Amber avatar
thanhuyen.c98
6 min read
Published May 24 2024
Updated May 31 2024
machine learning

Machine Learning là gì?

Machine Learning (ML - Học máy) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI). Bằng cách sử dụng các thuật toán phân tích dữ liệu, Machine Learning có thể học từ khối lượng dữ liệu ngày càng tăng, phát triển các mô hình để tự động đưa ra dự đoán, kết luận hoặc quyết định có tính chính xác cao hơn theo thời gian mà không cần được lập trình rõ ràng hay tuân theo các hướng dẫn cố định. 

advertising

Machine Learning Model (Mô hình học máy) là một công cụ toán học của AI, biểu hiện dưới dạng các thuật toán chuyên phân tích các đối tượng và mối quan hệ của chúng để đưa ra kết luận, dự đoán nhanh chóng. Một trong những ứng dụng của Machine Learning Model là xác định ô tô, người đi bộ trong một video theo thời gian thực. 

Phân loại Machine Learning

Theo phương pháp học, Machine Learning có thể được chia làm 3 loại chính: 

Supervised Learning (Học máy có giám sát)
Unsupervised Learning (Học máy không giám sát)
Semi-supervised Learning (Học máy bán giám sát)
phân loại machine learning
Machine Learning và Deep Learning đều là nhóm nhỏ của AI. Nguồn: Nvidia

Supervised Learning

Supervised Learning, hay học máy có giám sát, là phương pháp học sử dụng thuật toán để huấn luyện một mô hình nhằm tìm ra quy luật, mối liên hệ giữa dữ liệu đầu vào (input data) và dữ liệu đầu ra (output data) trong tập dữ liệu đã cho trước. Sau đó, đưa ra dự đoán cho tập dữ liệu mới dựa vào mô hình đã được huấn luyện. 

Supervised Learning có thể được ứng dụng trong việc phân loại email rác, dự đoán giá nhà dựa trên các đặc điểm như diện tích, vị trí, số phòng… 

Unsupervised Learning

Unsupervised Learning, hay học máy không giám sát, là phương pháp học mà hệ thống chỉ được cung cấp dữ liệu đầu vào mà không được gán dữ liệu đầu ra tương ứng. Unsupervised Learning phải tự khám phá các quy luật, cấu trúc hoặc mối quan hệ giữa các dữ liệu đầu vào và đầu ra. 

Ứng dụng của Unsupervised Learning là cá nhân hoá trải nghiệm khách hàng, phân tích khám phá dữ liệu, tìm kiếm các quy luật ẩn mà người dùng khó nhận ra… 

unsupervised learning
Phương thức hoạt động của Unsupervised Learning. Nguồn: Nvidia

Semi-Supervised Learning

Semi-Supervised Learning, hay học máy bán giám sát, là phương pháp học kết hợp cả hai phương pháp trên. Semi-Supervised Learning sử dụng một lượng nhỏ dữ liệu đã biết trước đầu vào và đầu ra, cùng với một lượng lớn dữ liệu chỉ biết đầu vào, chưa biết đầu ra để huấn luyện, cải thiện độ chính xác của mô hình. 

Có thể ứng dụng Semi-Supervised Learning trong việc cải thiện mô hình nhận dạng hình ảnh khi chỉ có số ít dữ liệu hình ảnh đầu vào và đầu ra, dự đoán bệnh tật từ số ít hồ sơ đã được biết trước bệnh và số nhiều hồ sơ chưa được chuẩn đoán bệnh… 

Ứng dụng của Machine Learning trong Crypto

Machine Learning được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực tiền điện tử (crypto) với nhiều ứng dụng khác nhau:

Dự đoán giá: Các thuật toán trong Machine Learning có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu lịch sử và dự đoán giá tương lai của các loại tiền điện tử. Bitcoin Rainbow Chart là một trong những sản phẩm của Machine Learning Model sử dụng Logarithmic Regression giúp dự đoán giá Bitcoin.
Phát hiện gian lận: Áp dụng học không giám sát để phát hiện các hoạt động bất thường hoặc gian lận trong giao dịch crypto. Có thể được sử dụng bởi các công ty, dự án crypto làm trong mảng audit.
Phân tích tâm lý thị trường: Phân tích tin tức, bài viết trên mạng xã hội, và các nguồn thông tin khác để đánh giá tâm lý thị trường, dự đoán xu hướng giá crypto.
Bảo mật ví và giao dịch: Theo dõi và phát hiện hành vi gian lận, giao dịch bất thường bằng cách phân tích mô hình giao dịch và hành vi người dùng, từ đó ngăn chặn hành vi trộm cắp và tấn công.
Giảm rủi ro, tối ưu hóa lợi nhuận: Tối ưu hóa danh mục đầu tư, phân bổ tài sản dựa trên hiệu suất và rủi ro dự kiến.
Phân tích kỹ thuật: Phân tích các mô hình giá, khối lượng giao dịch và các chỉ số kỹ thuật khác để xác định xu hướng thị trường và các điểm vào/ra tối ưu.
Tăng cường bảo mật cho hợp đồng thông minh: Phân tích và phát hiện các lỗ hổng bảo mật trong mã code của hợp đồng thông minh trước khi triển khai.

Nói chung, Machine Learning có thể được áp dụng rất nhiều trong đầu tư và thị trường crypto nhờ vào khả năng tự học, phân tích và đưa ra kết quả nhanh chóng của mình.

Một số dự án crypto ứng dụng công nghệ Machine Learning

ứng dụng machine learning
Một số dự án crypto ứng dụng Machine Learning. Nguồn: Messari

Hiện các dự án crypto ứng dụng công nghệ Machine Learning chủ yếu tập trung vào 5 mảng: 

Lưu trữ phi tập trung: Cung cấp mạng lưới lưu trữ dữ liệu phi tập trung như Filecoin (FIL), Arweave (AR), Sia (SC), Storj (STORJ)..
1.
Xử lý dữ liệu: Chuẩn bị và chuyển đổi dữ liệu thô thành định dạng có thể sử dụng được cho các mô hình Machine Learning như Filecoin (FIL), Akask (AKT)...
Huấn luyện mô hình: Huấn luyện mô hình từ tập dữ liệu sẵn có để tìm qua quy luật và mối quan hệ giữa các biến trong tập dữ liệu như Gensyn, Together…
Tinh chỉnh và Triển khai mô hình: Tinh chỉnh mô hình sử dụng tập dữ liệu nhỏ hơn để cải thiện hiệu suất cho một số tác vụ chuyên biệt, sau đó tiến hành chạy mô hình đã được huấn luyện để đưa ra kết luận, dự đoán… mà người dùng cần như Akask (AKT), Codus, iExec RLC (RLC), Flux, Golem (GLM)...

Tổng kết

Machine Learning là một lĩnh vực quan trọng của AI và blockchain, không những giúp cải thiện chiến lược giao dịch, dự đoán giá tài sản crypto mà còn nâng cao bảo mật trong các hợp đồng thông minh. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ blockchain và AI, Machine Learning sẽ tiếp tục có những tác động sâu hơn đến thị trường crypto trong tương lai.