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机器学习如何与区块链技术一起使用?
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机器学习如何与区块链技术一起使用?

Verma Yugesh

区块链技术是近年来的趋势。这项技术允许个人通过一个高度安全、去中心化的系统直接与他人进行交易,而不需要中间人。除了自身的能力,机器学习还可以帮助处理基于区块链系统的许多局限性。这两种技术(机器学习和区块链技术)的结合可以提供高性能和有用的结果。在本文中,我们将了解区块链技术,并探索如何将机器学习能力与基于区块链技术的系统集成。我们还将讨论这种集成方法的一些流行应用程序和用例。本文的主要内容列在下面的目录中。

表的内容

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  1. 区块链技术
  2. 基于区块链的机器学习应用
  3. 机器学习在区块链中的应用
  4. 区块链技术的机器学习用例

现在,让我们从了解区块链技术开始。

区块链技术

区块链技术背后的基本思想是去中心化数据存储,这样数据就不会被特定的参与者拥有或管理。它可以通过交易表进行更新,一旦交易被记录在交易表中,它就不能被修改。随后,即将进行的交易需要在可信方进入表之前进行验证。唯一的区别是新的记录集是由分散的节点体系结构检查的。不需要任何特定的中央机构来核实这些记录。

虽然区块链技术的机制是复杂的,可以认为是各种块的集合,这些块被连接在一起,以维护数据流。在这个链中,当前块保存着它之前块的散列,以此类推。使用这种系统区块链机制使其在数据和事务方面具有可跟踪性。相反,当旧的区块链不能被更改时,它们会抵制更改,并且仍然有在块中执行的任何更改,这意味着它们的哈希中发生了更改。区块链由下面列出的三个重要组成部分组成

  • 块:顾名思义,区块链由许多块组成,每个块有三个基本元素:
  1. 数据
  2. Nonce是一个32位的整数。它是在生成块时随机生成的,这导致生成块头散列
  3. 哈希值是一个256位的很小的数字,连接到nonce

无论何时在链中创建一个区块,nonce都会生成加密哈希,该哈希被签名并与区块中的数据绑定。从块中挖掘数据可以使nonce和hash与数据绑定。

  • 矿工们:矿工负责通过一个叫做“挖掘”的过程在链上创建新的区块。

如上所述,每个块由其唯一的nonce和hash组成,当前块中的hash引用链中连接的前一个块的hash,这使得块的挖掘变得困难,特别是在大链上。

矿工需要特殊的技术来解决复杂的数学问题,以找到负责生成一个可接受的哈希的临时。因为nonce只有32位,而哈希值是256,所以大约有数十亿种可能的nonce和哈希的组合需要挖掘,直到找到正确的组合。拥有正确组合的矿工通常被称为拥有“黄金时机”,这使得区块被添加到链中。

因为找到黄金时间需要大量的时间和计算能力。在区块中进行更改变得非常困难,这使得区块链技术能够抵抗这些更改

  • 节点:正如我们已经讨论过的,创建区块链背后最重要的概念之一是将数据分散到不同的块中。所以不是某一个人可以拥有所有的信息。这使得让不同的人或组织拥有连锁成为可能。节点可以被认为是持有区块链副本的设备,并使链或网络按要求的方向运行。

每个节点都拥有区块链的副本,网络被设置为对链中任何新挖掘的区块进行更新、信任和验证。区块链的透明性使得检查或查看账本中的每一个行为变得非常困难。链上的每个参与者都有一个唯一的标识号,显示他们在链上的交易。

下图表示任何区块链及其结构的可追溯性和对质量变化的抵抗力

图片来源

区块链技术可以有几种应用,其中一些如下:

  • 安全数据交易
  • 跨境汇款
  • 实时物联网操作系统
  • 供应链和物流监控
  • Cryptocurrency交换
  • 个人身份安全

基于区块链的机器学习应用

机器学习算法有惊人的学习能力。这些功能可以应用在区块链中,使链比以前更智能。这种集成有助于提高区块链的分布式分类帐的安全性。此外,ML的计算能力还可以用来减少寻找黄金时刻所花费的时间,也可以用来更好地进行数据共享。此外,使用区块链技术的去中心化数据架构特性,我们可以建立许多更好的机器学习模型。

机器学习模型可以使用存储在区块链网络中的数据进行预测或数据分析。任何智能BT-based举的一个例子应用程序数据等不同来源收集的传感器、智能设备、物联网设备和区块链在这个应用程序中是不可或缺的一部分应用程序,对数据的机器学习模型可以应用实时数据分析或预测。将数据存储在区块链的网络中有助于减少ML模型的误差,因为网络中的数据不会有缺失值、重复值或噪声,这是机器学习模型获得更高精度的首要要求。下图是基于bt的应用程序中的机器学习适应体系结构。

另请参阅

基于区块链的应用中机器学习集成的好处

在区块链技术中使用机器学习模型有很多好处,其中一些如下:

  • 当试图在区块链中进行更改时,任何授权用户的用户身份验证都很容易。
  • 使用ML,我们可以使BT提供高范围的安全性和信任度。
  • ML模型的集成可以帮助确保之前商定的条款和条件的可持续性。
  • 我们可以根据BT的链环境进行ML模型的更新。
  • 模型可以帮助从用户端提取良好的数据。哪些是可以连续计算的,并以此为基础给予用户奖励
  • 使用BT的可追溯性,我们还可以评估不同机器的硬件,这样ML模型就不会偏离它们在环境中分配的学习路径。
  • 我们可以在区块链环境中实现实时可信的支付流程。

机器学习和区块链集成系统的应用

机器学习和区块链集成系统可以有很多应用。以下列出了其中一些:

  • 增强客户服务:我们都知道顾客满意是任何使用机器学习模型为顾客服务的组织的首要需求AutoML框架在基于区块链的应用程序上,我们可以使服务更高效和自动化。
  • 数据交易:在世界各地使用区块链进行数据交易的公司可以使用区块链中的ML模型使服务更快。在哪里工作的毫升模型就是管理数据的交易路线。与此相反,我们还可以使用它们进行数据验证和数据加密。
  • 产品制造:在目前的情况下,大多数大型制造单位或组织已经开始使用基于区块链的过程,以增强生产、安全性、透明度和合合性检查。集成ML算法更有助于在特定时期制定灵活的维修计划。而ML的这种集成可以帮助实现产品测试和质量控制的自动化。
  • 智能城市:如今智能城市正在帮助改善人民的生活水平在机器学习和区块链技术扮演着重要的角色在智能城市例如智能家居可以通过机器学习算法和设备监控个性化基于区块链可以提高生活的质量。
  • 监控系统:安全是人们关注的一个重要问题,因为在目前的情况下,犯罪率不断上升。ML和BT可用于监控,其中BT可用于管理连续数据,ML可用于分析数据。

区块链技术的机器学习用例

在今天的场景中,有各种大小的公司,他们已经实现了这两种技术,要么相互集成,要么集成到一个系统的不同工作中,该系统正在工作,以提供单一的输出。下面列出了一些机器学习和区块链技术的用例:

  • IBM与Twiga Foods合作,为食品供应商推出了基于区块链的小额融资战略。他们已经成功地实现了一些ML技术。其中使用区块链从移动设备购买的数据使用ML技术进行处理,以确定信用评分和预测不同用户的信用度。这样贷款人就可以利用区块链技术方便贷款和还款。
  • 保时捷是一家颇受欢迎的汽车制造公司,它是最早采用ML和BT集成技术以提高汽车性能和安全性的公司之一。该公司使用区块链技术更安全地交易数据,为用户提供了安心;通过方便他们停车、充电和第三方临时访问他们的汽车。
  • 一家总部位于纽约的公司也在使用基于区块链的创新,以实现当地社区的能源生产和交易。该技术使用基于机器学习模型的微电网智能电表和基于区块链的智能合约来跟踪和管理能源交易。
  • 其他一些与食品行业相关的公司,如联合利华和Nestlé,正在使用区块链和ML来应对食品浪费和污染等食品灾难,以有效地维持他们的供应链。

最后的话

在本文中,我们概述了区块链技术及其组件和应用程序。之后,我们探索了将区块技术与机器学习相结合的机会。这种集成有几个优点和应用,我们可以同时使用它们来掩盖它们的缺点。我们在本文中介绍了许多应用程序和它们的集成用例。

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