Анализ скам токенов GBC.AI ZU
Разработка алгоритмов и обучение моделей для обнаружения скам-токенов в цифровых платформах. Проект GBC.AI посвящен анализу токенов средствами машинного обучения.
Задача
Проект GBC.AI посвящен обнаружению скам-токенов в цифровых платформах. Требовалось разработать алгоритмы анализа и обучить модели, которые помогают выделять такие токены среди исследуемых объектов.
Предмет разработки
В объем работы входит набор моделей для анализа токенов. Здесь обучение модели связано с конкретной задачей обнаружения: входные сведения о токене должны преобразовываться в результат, полезный для его дальнейшей проверки.
При такой постановке важно согласовать признаки, по которым токен относится к целевой категории, и способ оценки модели. Это определяет смысл результата и позволяет проверять, соответствует ли обнаружение исходной задаче.
Назначение решения
Целевой результат разработки состоит в алгоритмах и обученных моделях обнаружения скам-токенов. Этот подход относится к аналитической проверке объектов цифровой платформы с помощью ИИ.
Для платформ с аналогичной задачей опыт полезен при заказной разработке моделей анализа данных.
Похожие кейсы
Анализ данных
Контроль состава шлака на металлургическом заводе: реакция на отклонение за минуту
Z-brain сопоставляет телеметрию с историей выплавок и даёт оператору рекомендацию при отклонении состава шлака. В показанном эпизоде от срабатывания до устранения прошло меньше минуты.
Анализ данных
Модель предсказания поломки оборудования
Предиктивная модель для экструдера полимеров Сибура обнаруживает признаки засора по данным датчиков. В описании проекта зафиксирована доля предугаданных неполадок около 80%.
Анализ данных
Построение цифровой модели фабрики
Цифровая модель фабрики связывает производственные данные, процессы и оборудование. Прогноз выхода годной продукции помогает искать узкие места и поддерживает решения специалистов.