Estimación del coste del gas en transacciones de Ethereum mediante Deep Learning
En el presente trabajo se estudia la aplicación de técnicas de Deep Learning a la predicción del precio del Gas en Ethereum. Después de una breve introducción al campo del Deep Learning y de la Blockchain Ethereum, se revisan algunos trabajos ya existentes con esta temática. Se plantea a continuació...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2022 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Oberta de Catalunya (UOC) |
| Repositorio: | O2, repositorio institucional de la UOC |
| OAI Identifier: | oai:openaccess.uoc.edu:10609/147467 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10609/147467 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | blockchain Ethereum deep learning aprendizaje profundo aprenentatge profund Telematics -- TFM Telemàtica -- TFM Telemática -- TFM |
| Sumario: | En el presente trabajo se estudia la aplicación de técnicas de Deep Learning a la predicción del precio del Gas en Ethereum. Después de una breve introducción al campo del Deep Learning y de la Blockchain Ethereum, se revisan algunos trabajos ya existentes con esta temática. Se plantea a continuación el problema de la predicción del precio a partir de los principales parámetros que pueden encontrarse en la propia Blockchain Ethereum, y que parecen relevantes para el mismo. Se ha identificado una fuente para obtener datos históricos, y se han creado scripts para la captura y preparación de datasets desde la misma. Se ha realizado un estudio preliminar de los datos así obtenidos. Se han propuesto varios modelos y Redes Neuronales que se han entrenado a partir de los anteriores. Se han comparado los resultados obtenidos, comprobando las capacidades predictivas de varios de los modelos. Finalmente, se presentan las conclusiones obtenidas y sugieren posibles áreas de estudio adicionales. |
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