区块链技术用区块链技术和机器学习?

时间:2021-11-23|浏览:107

区块链技术是近年来的发展趋势。这种技术允许个人通过高度安全和分散的系统直接交互,而不需要中介。除了提供功能,机器学习还可以帮助基于区块链技术的系统突破自身的限制。机器学习和区块链技术的结合可以提供高性能和有用性。本文将讨论如何将机器学习能力与基于区块链技术的系统集成,并讨论相关用例。

区块链技术用区块链技术和机器学习?

区块链技术
区块链技术的基础是分散存储,使数据不能由特定的参与者拥有或管理。一旦事务记录在块中,就不能修改。在参与者记录之前,需要验证即将到来的事务。与传统数据库不同,数据由分散的节点存储,不需要特定的中央机构来验证这些记录。虽然区块链技术的运行机制实际上非常复杂,但我们可以简单地将其视为各种块的集合,这些块相连形成数据流。在这个区块链,当前块保存了前块的哈希值,以此类推。使用这种采用区块链技术的系统可以使其在数据和事务上具有可跟踪性。正因为如此,旧块上的数据无法更改,数据的更改意味着哈希值的变化。

区块链由以下三个重要组成部分组成。首先是块。顾名思义,区块链由许多块组成。每个块有三个基本要素:数据和随机数(Nonce),哈希值。随机数为32位整数。它是在生成块时随机生成的,并促进了块头哈希值的生成。哈希值(Hash它是一个256位数字,非常小,与随机数连接。每当在链中创建块时,随机数会立即生成加密的哈希值,该哈希值会被签名并与块中的数据绑定。如果在块中挖掘数据,可以用数据解开当前的哈希值和随机数。

第二,矿工负责通过一个叫做采矿的过程在链中建立新的块。如前所述,每个块都由其唯一的随机数和哈希值组成,而当前块中的哈希值引用了链中前一个块的哈希值,这使得块的开采非常困难,尤其是在大链中。矿工需要特殊的技术来解决复杂的数学问题,以找到生成的公认哈希值。随机数只有32位,哈希值是256位,所以在找到正确的组合之前,需要挖掘几十亿种可能的组合。获得正确组合的矿工通常被称为黄金随机数(Golden Nonce),这将使一个块被添加到链中。

找到黄金随机数需要大量的时间和计算能力。这使得区块很难更改,使得区块中的数据能够抵抗篡改。第三个是节点:正如我们已经讨论过的,构建区块链最重要的概念之一是将数据分散到不同的区块。没有一个特定的人能拥有所有的信息。这使得链条可能由不同的人或组织拥有。节点可以视为一种设备,它持有区块数据的副本,并使链或网络按照所需的方向工作。并且每个节点的网络被设置为批准链更新、信任和验证新块。区块链的透明度使得检查或查看账簿中的每一项操作都很容易。每个参与者都有一个唯一的标志来显示他们在链中的事务。区块链技术有许多应用,如安全数据交易、跨境汇款、实时物联网操作系统、供应链和物流监控、Crypto交易,个人身份安全等。

基于区块链应用的机器学习
机器学习算法具有惊人的学习能力,可以应用于区块链,使区块链比以前更加智能化。这种集成有助于提高区块链分散账簿的安全性。此外,机器学习(Machine Learning)计算能力可以用来减少寻找黄金随机数所需的时间,也可以用来使数据共享路由更好。此外,我们还可以利用区块链技术的分散数据结构特性,建立更好的机器学习模型。机器学习模型可以利用存储在区块链网络中的数据进行预测或数据分析。我们以基于区块链技术的智能应用为例,从不同的来源收集数据,如传感器、智能设备、物联网设备和应用中的区块链。作为应用的一个组成部分,机器学习模型可以应用于实时数据分析或预测。

将数据存储在区块链网络中有助于减少机器学习模型的误差,因为网络中的数据没有丢失值、重复或噪声,这是机器学习模型获得更高精度的主要要求。以下图像是基于区块链技术应用程序的机器学习自适应系统结构。集成机器学习的优势在区块链技术中使用机器学习模型可以带来很多好处,例如:任何授权用户在试图更改区块链时都很容易验证用户身份。利用机器学习,我们可以为区块链技术提供广泛的安全和信任。整合机器学习模型有助于保证之前约定的条款和条件的可持续性。根据区块链的链环境,我们可以更新机器学习模型。模型可以帮助从用户端提取良好的数据。它可以连续计算,并在此基础上给予用户奖励。利用区块链技术的可追溯性,我们也可以评估不同机器的硬件,这样机器学习模型就不会偏离在环境中分配它们的学习路径。在区块链环境下,我们可以实现实时可信的支付过程。机器学习和区块链集成系统应用区块链集成的机器学习系统可以有很多应用。加强客户服务:众所周知,客户满意度是任何使用机器学习模型为客户服务的组织的首要需求。将自动机器学习框架应用于基于区块链技术的应用,可以提高服务效率和自动化程度。

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的机器学习模型,使服务更快。工作机器学习模型是管理数据的交易路径。相反,我们也可以用它们来验证数据和数据Crypto。产品制造:大多数大型制造单位或组织已经开始使用基于区块链的应用来增强生产安全性、透明度和遵从性。集成机器学习算法更有利于在特定时期制定灵活的机械维护计划。同时,机器学习的集成有助于产品测试和质量控制的自动化。

智慧城市:目前,智慧城市正在帮助提高人们的生活水平。机器学习和区块链技术在智慧城市建设中发挥着至关重要的作用。例如,智能家居可以通过机器学习算法进行监控,基于区块链的个性化设备可以提高生活质量。监控系统:安全是人们关注的重要问题,犯罪率不断上升。机器学习和区块链技术可用于监控,区块链技术可用于连续数据管理,机器学习可用于数据分析。基于区块链技术的机器学习用例,目前,许多公司已经实施了这两种技术,它们要么集成在同一个应用中,要么集成在一个系统的不同工作中,致力于更好的输出。以下是机器学习和区块链技术的一些用例:IBM与Twiga Foods合作为食品供应商推出了基于区块链技术的小额融资策略。他们成功地实现了一些机器学习技术。使用移动设备购买基于区块链的数据时,使用机器学习技术进行处理,以确定信用评分,预测不同用户的声誉。这样,贷款人就可以利用区块链技术来促进贷款和还款。

保时捷作为一家非常受用户欢迎的汽车制造公司,是早期利用机器学习和区块链技术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可以更安全地交换数据,让用户更放心,更方便地停车、充电和通过第三方系统访问他们的汽车。一家总部位于纽约的初创公司也在利用基于区块链的创新技术为当地社区提供能源生产和交易系统。该技术利用基于机器学习模型的微电网智能仪器和基于区块链技术的智能合同来跟踪和管理能源交易。其他与食品行业相关的公司,如联合利华和雀巢,正在区块链和机器学习模型处理浪费和食品污染等食品问题,并以高效的方式运营供应链。

总结
在这篇文章中,我们简要介绍了区块链技术及其组件和应用。在此基础上,探索了区块链技术和机器学习集成的可能性。这种集成有很多优点,我们可以同时使用它们来掩盖不同技术之间的缺点。

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