如何利用機器學習和比特幣來賺錢？看了就知道

AiTechYun

編輯：nanan

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機器學習不僅可以為專家提供高薪，而且還可以使用演算法來賺錢。通過機器學習賺錢，往往圍繞著預測、目標和生產的能力。

在深入研究實際案例之前，重要的是要認識到，我們前面的所有創新都將涉及到某種機器學習。例如，無人駕駛汽車，第一家成功生產無人駕駛汽車的公司將永遠改變經濟，當然，也是變得非常富有。現在如此困難的原因是道路很不完善，規則不一致，交通混亂。機器學習是以一種創新的方式來理解不完美，因此很適合這個問題。在癌症的例子中，微軟與Facebook合作，大膽宣稱他們將在10年內「解決」癌症。日常醫院正在建立描述以前死亡的數據集，利用相關的生物屬性，然後使用人工智慧來發現我們沒有注意的模式。

顯然許多公司會從預測的能力中獲益。了解客戶下一步的需求對於增長和穩定至關重要。下面這些有趣的例子說明了機器學習是如何被用來賺錢的，從個人的家庭利益，一直到大公司的發展。

Kemvi/HubSpot

最近合作，並使用自然語言處理模型來識別在社交媒體上的銷售機會。然而，社交媒體是一個特定的，因為他們也與那些交流不同搜索結果的網站合作。了解人們通過語言進行大眾需求可以對公司的效率產生巨大的影響。此外，顧客也有更多的機會去了解他們想要的東西，因為無需詢問，機器學習演算法就能顯示出來。

PyTrader

如果你希望看到有關交易的資料，那麼你猜對了。PyTrader是一個加密貨幣交易機器人，自然適合個人使用。它將通過不同的貨幣來進行交易，如果它在預測中超過了信心的閾值，就可以進行自動交易。

加密貨幣最近非常火爆，我想讀者會更喜歡深度pytrader。甚至可能包括一個簡短的代碼教程，或者甚至可能是另一篇文章的想法。

它顯然工作得比較好，但是從長遠來看還是有問題的。它還提供了許多不同的分類模型，如線性SVM、決策樹、隨機森林(不太相關)、AdaBoost等等。

深度學習比特幣

與PyTrader類似，但這個項目使用神經網路來查看圖表數據。希望「利用」比特幣的價格模式，並在系統有信心時進行交易。有趣的是，這個項目是可視化的，而不是數字的。這正是我們自己的大腦可能試圖根據它通過的形狀判斷圖表的方向。你最終擁有了一種相當動態的交易能力，並能期望成功率高達70%。

Sigmoidal

Sigmoidal公司是一家廣義的AI公司，由公司聘用，基本上是為了賺錢。如果通過實施聊天機器人技術來學習客戶需要的東西，或者節省客戶查詢的時間，那麼他們就會通過機器學習提高另一家公司的效率。

Cerebellum Capital

正如你所預料的那樣，一個只使用機器學習來預測股票市場價格的對沖基金。在AI中使用各種不同的傳統和非傳統方法，他們總是在創造新的方法來結合股票市場和機器學習。

計策

在這種情況下，Stratagem正在銷售由他們的機器學習模型生成的見解。這些見解是對運動結果的預測。目前他們有三種應用程序:StrataBet、StrataPro和StrataTips。StrataPro在比賽中提供實時的英特爾晶元，允許在遊戲中對許多特定的遊戲進行預測。StrataBet是專門針對足球的，它提供的演算法較少。

機器學習…

我們都希望機器學習能越來越好。也許，在不遠的將來，將會出現一種新的神經網路，與我們自己競爭，甚至超越我們自己的智力。也許，機器學習本身會通過觀察所有行業如何賺錢來創造出自己的賺錢方式。實際上，這種極端的智力水平被認為是對我們全球經濟的威脅，除非它也能學會如何不成為一個人。不管怎樣，我們還沒到那一步。

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