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机器学习如何与区块链一起使用?

机器学习技术是最热门的技术之一，具有惊人的功能，而区块链是所有加密货币的核心。区块链技术正日益流行，因为它允许任何用户通过高度安全的去中心化系统直接与他人交易，而不需要任何中介。机器学习可以与区块链技术相结合，使其更高效、更好。我们将在本主题中看到如何将机器学习和区块链结合起来以获得最大的结果。在开始之前，让我们首先了解这两种技术的基础知识。

什么是区块链？

区块链可以定义为a共享的、不可更改的数字账本，允许在高度安全的网络中存储交易和跟踪资产。这里的资产可以是有形的(房子、汽车、现金、土地)，也可以是无形的(专利、版权、品牌、知识产权)。由于区块链是不可变的，这意味着一旦输入，数据是不可逆的。

简单地说，我们可以将区块链理解为一种分布式数据库系统，它可以存储任何类型的数据，很难被黑客攻击、更改或欺骗系统。传统数据库和区块链之间的主要区别是数据库将数据存储到表中，而区块链将数据存储到链接在一起的块中。

区块链是一个去中心化的系统，这意味着它不是由一个中心化的实体(个人、组织或任何团体)维护的;相反，它是由分布式网络维护的。

区块链可以存储不同类型的信息，但这种技术主要用于加密货币背后，如比特币．

区块链的分量

块:每个区块链由几个块组成，每个块有三个元素:
- 数据
- 现时标志
- 哈希
矿工们:矿工用于通过挖矿来创建新的区块。

节点:节点可以理解为包含区块链副本的设备。对于一个完整的事务，有不同的节点，每个节点拥有区块链的一个副本。

区块链是如何工作的?

无论何时发生事务，它都被存储为链中的块。
每当出现一个新事务时，它就被保存为一个块。数据块可以根据您的选择存储信息，如Who, What, When, Where，多少，以及任何条件，如食品运输的温度。
每个块都与它之前和之后的块相连。
每个区块都连接在一起，形成一个链，并随着所有权的变化而改变其位置。每个区块都确认交易的准确时间，并以安全的方式连接，任何区块都不能被更改或插入到两个现有区块之间。
事务被阻塞在一个不可逆的链中。
完整的区块链的安全性通过每个新添加的块来验证其前一个块而得到加强。通过这种方式，区块链变得不可变，因此每个事务都是不可逆的。

机器学习是如何参与区块链的?

机器学习可以理解为一种从过去的数据中学习并利用新数据提高性能的技术。因此，我们可以说它是自适应技术，我们不需要手动添加新的规则。我们可以用机器学习的一个流行例子“垃圾邮件检测”来理解它。这是一款自动提高检测垃圾邮件和垃圾邮件性能的软件。在底层算法的帮助下，它可以从数据中学习并对数据进行预测。

当机器学习的这些能力与区块链结合在一起时，区块链为用户带来了巨大的机会和利益。

通过使用ML对区块链进行治理，可以在很大程度上增强链的安全性。此外，由于机器学习可以更好地处理大量数据，因此可以利用区块链的去中心化特性来构建更好的模型。

这两种技术的结合可以改变金融和保险行业识别欺诈交易的游戏规则。

基于区块链应用中的机器学习

1.加强客户服务

由于客户满意度是每个组织的主要挑战之一，公司正在使用不同的ML技术来增强客户服务。通过将机器学习与基于区块链的应用程序相结合，可以在很大程度上增强客户服务。

2.监测系统

由于目前的犯罪率不断上升，安全是人们关注的一个重要问题。机器学习和区块链技术可用于监控，其中区块链可用于管理连续数据，ML可用于分析数据。

3.智能城市

如今，智能城市正在一天天发展，并通过使人们的生活更容易来帮助他们提高生活水平。智能城市还涉及到机器学习和区块链技术，这些技术发挥着至关重要的作用。例如，启用区块链和机器学习算法的智能家居可以轻松监控，并可以为每个人提供设备个性化。

4.交易(强化学习)

因为区块链是比特币和以太坊等大多数流行加密货币的关键技术。这些交易加密货币在散户投资者和大型金融机构中越来越受欢迎。如今，传统的交易机器人都嵌入了强大的机器学习算法。

强化学习是一种机器学习，通常用于复杂的游戏和模拟程序。强化学习是一种可行的方法，可以开发有利可图和自适应的加密货币交易策略。

5.优化挖掘策略(强化学习)

在区块链中，挖掘过程起着至关重要的作用。这个过程包括通过不同的计算机资源猜测一组值来求解区块链上的函数。解决该函数的矿工可以用有效的挂起事务更新区块链。

Taotao Wang, sounchang Liew和Shengli Zhang撰写了一篇研究论文，介绍了如何使用强化学习来优化比特币等加密货币的区块链挖掘策略。在本文中，作者展示了一种使用多维RL算法的方法，该算法使用q -学习技术来优化加密货币挖掘。

6.应对加密劫持(深度学习):

机器学习在区块链中的另一个应用是使其更安全。由于不同的计算资源被用于挖掘加密货币，这些可以成为劫持这些计算资源的加密劫持者的目标。如今，这些攻击已经变得普遍，因此需要更高的安全性。不同的研究人员发现了一种检测可能劫持计算机资源的恶意程序的新方法。其中一种方法是SiCaGCN．

SiCaGCN是由研究人员创建的系统，用于识别一对代码之间的相似性。它由神经网络的组件和不同的深度学习技术和机器学习领域组成。

将区块链和机器学习结合起来的好处

将机器学习和区块链结合在一起可以为各个行业带来巨大的利益。以下是将区块链和机器学习结合起来对组织的一些流行好处:

加强安全
由于系统采用隐式加密，区块链中的数据更加安全。它是存储高度敏感的个人数据(如个性化推荐)的完美系统。
虽然在其基础上，区块链是安全的，但使用区块链的一些应用程序或附加层可能是脆弱的。对于这种情况，我们可以利用机器学习的优势。ML可以帮助预测区块链应用中可能存在的漏洞或安全威胁。
管理数据市场
不同的大公司，比如谷歌，Facebook, LinkedIn，等，拥有大量的数据或大型数据池，这些数据对人工智能过程非常有用。然而，其他人无法获得这些数据。
但是，通过使用区块链，各种初创公司和小公司可以访问相同的数据池和相同的人工智能流程。
优化能源消耗
数据挖掘是一个高能量消耗的过程，是不同行业的主要斗争之一。而谷歌在Machine Learning的帮助下基本上解决了这个问题。谷歌通过训练DeepMind人工智能来实现这一点，这样它就可以将用于冷却数据中心的能源消耗减少大约。40%。
实现可信赖的实时支付流程
通过区块链和ML的结合，可以在区块链环境下实现最值得信赖的实时支付流程。