{"id":71238,"date":"2022-02-14T10:16:00","date_gmt":"2022-02-14T10:16:00","guid":{"rendered":"https:\/\/cryptonews.com\/it\/?p=71238"},"modified":"2023-02-08T10:44:24","modified_gmt":"2023-02-08T10:44:24","slug":"whats-up-with-crypto-data-science-2022-look-into-new-prospects-coming-into-industry-it","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cryptonews.com\/it\/exclusives\/whats-up-with-crypto-data-science-2022-look-into-new-prospects-coming-into-industry-it\/","title":{"rendered":"Scienza dei dati e Blockchain\/Crypto – Nuove prospettive"},"content":{"rendered":"
\"Scienza
Photo credit: Unsplash<\/u><\/a><\/figcaption><\/figure>

Scienza dei dati<\/strong> e blockchain\/criptovalute sembrano un’accoppiata perfetta. I data scientist<\/strong> hanno molte ragioni per prestare attenzione a queste nuove tecnologie, specialmente ora che criptovalute e blockchain hanno guadagnato una maggiore trazione mainstream. Inoltre, c’è una tonnellata di dati che aspetta di essere sfruttata.<\/p>

Crypto e Blockchain sono importanti per la scienza dei dati<\/h2><\/span>

Anche se molte persone hanno liquidato la tecnologia crypto come un’industria di nicchia che non avrebbe mai attratto i consumatori, le cose sembrano molto diverse oggi. Più specificamente, ci sono più prodotti di consumo che coinvolgono crypto e blockchain che mai. Pertanto, si creano opportunità eccitanti, soprattutto laddove si considerano prodotti e servizi finanziari alternativi.<\/p>

Contrariamente a quanto alcuni possono pensare, cripto e blockchain rappresentano molto di più delle volatili oscillazioni di prezzo. La tecnologia fornisce un enorme potenziale per le future applicazioni di consumo. Tuttavia, molte app e soluzioni utilizzate oggi hanno problemi che devono essere affrontati. La decentralizzazione potrebbe non risolvere tutto subito, ma vale la pena esplorare le possibilità.<\/p>

Inoltre, la struttura computazionale decentralizzata fornita dalla blockchain può sbloccare molti casi d’uso. Ogni applicazione decentralizzata è un tesoro di dati<\/u><\/a> che aspetta di essere analizzato. Di nuovo, non tutte le DApps avranno successo, ma ogni esperimento fornisce più conoscenza per gli sviluppatori. Inoltre, diversi progetti hanno ottenuto la diffusione delle transazioni, compresi i marketplace NFT, gli exchange decentralizzati, i wallet e molto altro ancora.<\/p>

Analizzare tutti questi dati è difficile. Anche se tutto è pubblico e verificabile in modo indipendente, rimane essenziale analizzare e sfruttare i dati disponibili. La scienza dei dati può dare una mano su questo fronte. La trasparenza dei dati, combinata con tecnologie innovative come l’IA, l’apprendimento automatico e altre, stabilirà un nuovo paradigma. Diversi progetti hanno già unito la scienza dei dati e la tecnologia cripto\/blockchain, confermando l’attrattiva del settore.<\/p>

\"Blockchain\"<\/figure>

Covalent<\/h2><\/span>

Il team di Covalent<\/u><\/a> mira a combinare tecnologie di grandi quantità di dati per creare valore da miliardi di data point attraverso varie blockchain e reti. Inoltre, Covalent fornisce dati da nodi, catene, feed di dati, e fornisce agli utenti finali dati individualizzati per migliorare le prestazioni complessive degli investimenti. In definitiva, l’infrastruttura di Covalent diventerà decentralizzata per garantire che i suoi utenti possiedano e gestiscano la rete.<\/p>

L’approccio del team può essere applicato a vari casi d’uso, tra cui tasse, finanza decentralizzata, NFT, DAO e altro. Utilizzare i dati verificabili forniti da varie reti può aiutare gli utenti in più modi; fornisce nuovi mezzi di analisi, ottiene dati in tempo reale, esamina le proposte DAO, ecc.<\/p>

\"Criptovalute<\/figure>

Amazon SageMaker<\/h2><\/span>

Il coinvolgimento di Amazon nella scienza dei dati diventa evidente attraverso la sua iniziativa SageMaker. La piattaforma costruisce, addestra e distribuisce modelli di apprendimento automatico per vari casi d’uso attraverso un’infrastruttura controllata, strumenti e flussi di lavoro. Anche se non coinvolge la tecnologia blockchain, gli sviluppatori potrebbero utilizzare i servizi SageMaker per esplorare le opportunità nella blockchain e nella tecnologia crypto nei prossimi anni. Coinbase, per esempio, usa<\/u><\/a> Amazon SageMaker.<\/p>

Il lato negativo di questo approccio è la dipendenza da un fornitore centralizzato. Mentre Amazon ha una buona reputazione per il suo Amazon Web Service, dare loro ancora più potere sui dati potrebbe non essere l’approccio migliore. L’azienda conosce già la maggior parte delle cose sui suoi clienti e quasi tutti i marchi. La sua infrastruttura può essere un prezioso alleato per la scienza dei dati e la blockchain\/tecnologia crypto, ma la centralizzazione in questo settore è controproducente. <\/p>

OmniLytics<\/h2><\/span>

Il progetto OmniLytics<\/u><\/a> ruota intorno a un mercato di trading di dati basato su blockchain per applicazioni di apprendimento automatico. I proprietari dei dati possono condividere privatamente i loro dati per addestrare un modello di apprendimento automatico richiesto dai clienti collettivamente. Essenzialmente monetizza i dati senza condividere le informazioni con terze parti non necessarie. Inoltre, OmniLytics manterrà i dati al sicuro da occhi indiscreti ed eliminerà i proprietari di dati malevoli che forniscono risultati errati.<\/p>

I proprietari di modelli di apprendimento automatico possono dividere il loro modello in parti private e pubbliche. La parte pubblica sarà pubblicata come uno smart contract, permettendo ai proprietari dei dati di aggregare i modelli addestrati localmente per aggiornare il modello pubblico e ricevere un compenso in cambio. OmniLytics opera sulla blockchain di Ethereum e ha contromisure per gli alti costi del gas per fornire un’esperienza fluida. In definitiva, l’aumento della precisione del modello migliorerà man mano che più persone condividono i loro dati.<\/p>

\"Scienza<\/figure>

Morphware<\/h2><\/span>

L’approccio di Morphware<\/u><\/a> è quello di democratizzare l’accesso alle risorse computazionali per la scienza dei dati. Più specificamente, gli utenti che possono accelerare lo sviluppo di apprendimenti automatici possono guadagnare un compenso finanziario mettendo all’asta la potenza di calcolo inattiva. Il principale gruppo di utenti di Morphware per le risorse computazionali sono i giocatori di videogiochi e altri con capacità inattiva. Inoltre, la soluzione peer-to-peer può rivelarsi vantaggiosa per gli ingegneri di apprendimento automatico, gli studenti di informatica e i data scientist dilettanti.<\/p>

Nel panorama attuale, affittare una GPU per eseguire compiti computazionali rimane costoso. Attraverso la decentralizzazione, MorphWare ha stabilito un mercato a due facce dove la potenza di calcolo remota sarà accessibile a tariffe molto più economiche e attraverso un’interfaccia più orientata all’utente. Il marketplace espanderà presto la disponibilità a 40 GPU e mira ad attrarre clienti nei settori dell’automazione, del rilevamento e della sanità. Inoltre, i dati sono in crescita e stabili, poiché lo sfruttamento dei dati aiuterà le aziende a rimanere in attività. <\/p>

Conclusione<\/h2><\/span>

La scienza dei dati e la blockchain vanno di pari passo grazie al potere della decentralizzazione. L’accesso democratizzato alla potenza di calcolo e il raggiungimento di flussi di dati in tempo reale aprono la strada a nuovi ed eccitanti sviluppi in numerose industrie. Inoltre, l’aspetto delle criptovalute può entrare in gioco per premiare gli utenti che condividono la loro potenza di calcolo, creando forti incentivi economici per la partecipazione degli utenti. <\/p>

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Disclaimer: La sezione Industry Talk presenta approfondimenti da parte di attori dell’industria crittografica e non fa parte del contenuto editoriale di Cryptonews.com.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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