سرمایه‌گذاران می‌توانند از تجزیه و تحلیل داده‌ها برای پیش‌بینی رویدادهای تغییر قیمت بازار استفاده کنند و تصمیم‌گیری بهتری داشته باشند. برای تحلیل این حجم وسیع از داده‌ها می‌توان از فناوری هوش مصنوعی بهره برد تا بتوان پیش‌بینی قیمت‌های آینده بر اساس داده‌های گذشته (جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل قیمت‌های بازار گذشته) انجام داد. در نتیجه، پیش‌بینی‌های قیمت ارزهای دیجیتال به کمک هوش مصنوعی، دقیق‌تر و سریع‌تر هستند زیرا خطر خطای انسانی را در طول محاسبه از بین می‌برند.
این رویکرد عمدتا در برنامه هایی مثل تشخیص گفتار، چهره یا اشیا مورد استفاده قرار می گیرد. مثلا برای تشخیص چهره، هوش مصنوعی با استفاده از نقشه برداری بیومتریک، چهره های افراد را تشخیص می دهد. اما این نوع از هوش مصنوعی محدودیت‌هایی داشت، به خصوص که به شدت به ورودی انسان متکی بود. سیستم‌های مبتنی بر قانون، فاقد انعطاف‌پذیری برای یادگیری و تکامل هستند و اکنون دیگر به سختی هوشمند در نظر گرفته می‌شوند. اصطلاح هوش مصنوعی از دهه 1950 رایج شده و به طور خلاصه، مبارزه ما برای ساختن ماشین‌هایی را به تصویر می‌کشد که می‌توانند عامل سلطه انسان بر زندگی روی کره زمین – هوش او – را به چالش بکشند.
اینگونه بود که Deep Blue توسط IBM طراحی شد تا گری کاسپاروف را در شطرنج شکست دهد. برای درک بهتر رابطه بین فناوری‌های مختلف، در اینجا مقدمه‌ای در مورد هوش مصنوعی در مقابل یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق آورده شده است. پایتون کاربردهای زیادی دارد و نه تنها برای هوش مصنوعی بلکه برای دیگر اهداف برنامه‌نویسی نیز مورد استفاده واقع می‌شود.
محققان و توسعه‌دهندگان در حال توسعه راه‌هایی برای کاهش پیامدهای اخلاقی و اجتماعی یادگیری ماشینی هستند. این راه‌ها می‌تواند شامل اقداماتی مانند افزایش شفافیت، پاسخگویی و انصاف باشد. در یادگیری تقویتی، الگوریتم یادگیری ماشین در یک محیط تعاملی قرار می‌گیرد و در آنجا اقدامات مختلفی را انجام می‌دهد.
همین روند، احتمالا در نوع تفکر دیگر نمونه‌های هوش مصنوعی نیز دیده خواهد شد. به‌عنوان مثال، آنها که با داده‌های تجربی عظیم و مقاله‌های متعدد شیمی آموزش دیده‌اند، شاید ترکیب‌هایی ویژه کشف کنند که متخصصان، حتی تصور نمی‌کردند. به بیانی دیگر، ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند صحبت‌های انسان را دریافت نموده و به تفسیر و درک آنها بپردازند.
یادگیری ماشین به برنامه‌های نرم‌افزاری اجازه می‌دهد تا در پیش‌بینی نتایج خروجی دقیق‌تر عمل کنند، بدون اینکه به طور مستقیم برای انجام این کار برنامه‌ریزی شده باشند. یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق هر دو نشان دهنده نقاط عطف بزرگی در تکامل هوش مصنوعی هستند و احتمالاً بسیاری از موارد دیگر نیز برای حرکت به سمت AGI امروزی وجود خواهند داشت. از نظر تجاری، فناوری‌های هوش مصنوعی و ML فرصت‌های باورنکردنی همراه با صرفه‌جویی در هزینه و رشد درآمد ارائه می‌دهند.
لایه‌های پنهان مسئول تمام محاسبات ریاضی یا استخراج ویژگی‌ها در ورودی‌های ما هستند. در تصویر بالا، لایه‌هایی که با رنگ نارنجی نشان داده شده‌اند، نمایانگر لایه‌های پنهان هستند. هر یک از آنها معمولاً یک عدد شناور یا یک عدد اعشاری را نشان می‌دهد که در مقدار لایه ورودی ضرب می‌شود. این ماشین‌ها هیچ حافظه یا داده‌ای برای کار ندارند و فقط در یک زمینه کاری تخصص دارند.
داده‌ها فقط در یک انتهای جلوی صف اضافه می‌شوند و از انتهای عقب برداشته می‌شوند. صف‌ها برای ذخیره داده‌هایی که باید به ترتیب خطی پردازش شوند، مانند داده‌های یک صف انتظار، مناسب هستند. لیست‌های پیوندی ساختار داده‌های خطی هستند که داده‌ها را در یک ترتیب غیرثابت ذخیره می‌کنند. لیست‌های پیوندی برای ذخیره داده‌هایی که به طور تصادفی دسترسی می‌یابند، مانند داده‌های یک لیست، مناسب هستند. آرایه‌ها ساختار داده‌های خطی هستند که داده‌ها را در یک ترتیب ثابت ذخیره می‌کنند.
