如何通过机器学习和比特币赚钱？看看吧

机器学习不仅可以为专家提供高薪，算法也可以用来赚钱。通过机器学习赚钱通常围绕着预测、定位和生产的能力。

在深入研究实际案例之前，重要的是要意识到我们面前的所有创新都将涉及某种机器学习。例如，自动驾驶汽车，第一家成功生产自动驾驶汽车的公司将永远改变经济，当然也会变得非常富有。之所以现在这么难，是因为路不完善比特币赚钱技巧，规则不统一比特币赚钱技巧，交通混乱。机器学习是一种理解缺陷的创新方法，因此非常适合这个问题。在癌症方面，微软与 Facebook 联手大胆宣称，他们将在 10 年内“解决”癌症。日常医院正在构建描述以前死亡的数据集，利用相关的生物学属性，然后使用人工智能来发现我们不知道的模式'

显然，许多公司将从预测能力中受益。了解客户下一步想要什么对于增长和稳定至关重要。以下有趣的例子说明了机器学习如何用于赚钱，从个人家庭的利益一直到大公司的成长。

Kemvi/HubSpot

最近合作并使用自然语言处理模型来识别社交媒体上的销售机会。但是，社交媒体是一种特定的媒体，因为它们还与传达不同搜索结果的网站一起使用。了解人们通过语言提出大量需求会对公司的效率产生巨大影响。此外，客户有更多机会了解他们想要什么，因为机器学习算法无需询问就可以展示出来。

PyTrader

如果您想查看有关交易的数据，您猜对了。PyTrader 是一个自然适合个人使用的加密货币交易机器人。它将以不同的货币进行交易，如果超过预测的置信度阈值，它将能够自动交易。

加密货币最近很火，我认为读者会更喜欢 deep pytrader。甚至可能包括一个简短的代码教程，或者甚至可能是另一篇文章的想法。

它显然效果更好，但从长远来看它是有问题的。它还提供了许多不同的分类模型，如线性 SVM、决策树、随机森林（不太相关）、AdaBoost 等等。

深度学习比特币

类似于 PyTrader，但这个项目使用神经网络来查看图表数据。希望在系统有信心时“利用”比特币的价格模式并进行交易。有趣的是，这个项目是视觉的，而不是数字的。这正是我们自己的大脑可能试图根据图形通过的形状来判断图形方向的原因。您最终获得了相当活跃的交易能力，并有望获得高达 70% 的成功率。

乙状结肠

Sigmoidal 是一家广泛的人工智能公司，被公司雇佣，基本上是为了赚钱。如果他们通过实施聊天机器人技术了解客户的需求，或者节省客户查询的时间，他们将通过机器学习提高另一家公司的效率。

小脑资本

正如您所料，一只只使用机器学习来预测股票市场价格的对冲基金。在人工智能中使用各种不同的传统和非传统方法，他们总是在创造新的方法来结合股票市场和机器学习。

计划

在这种情况下，Stratagem 正在销售他们的机器学习模型产生的洞察力。这些见解是对锻炼结果的预测。目前他们拥有三个应用程序：StrataBet、StrataPro 和 StrataTips。StrataPro 在游戏中提供实时英特尔芯片，允许对许多特定游戏进行游戏内预测。StrataBet 专注于足球，它提供的算法较少。

机器学习…

我们都希望机器学习变得越来越好。或许，在不远的将来，将会出现一种新型的神经网络，将与我们自己的智能相抗衡，甚至超越。也许，机器学习本身会通过观察所有行业如何赚钱来创造自己的赚钱方式。事实上，这种极端的智力水平被认为是对我们全球经济的威胁，除非它也学会了如何不成为一个。无论如何，我们还没有到。