Блокчейн и машинное обучение — два термина, которые вы можете слышать время от времени. Эти два термина представляют собой совершенно новый мир концепций и методов, которые могут произвести революцию в мире. Блокчейн популяризировался из биткойна. Большинство людей никогда не знали, что такое блокчейн, пока не поняли, что это движущая сила биткойна и других криптовалют. С другой стороны, машинное обучение — это концепция, позволяющая машинам и программам стать более независимыми от ручного вмешательства. Эти программы имеют тенденцию учиться и изменять свое функционирование как человека в зависимости от определенных входных данных и результатов.
В этой статье мы разберемся, что такое блокчейн и машинное обучение. Более того, мы попытаемся объяснить, как блокчейн сочетается с машинным обучением.
Что такое блокчейн и машинное обучение
Проще говоря, блокчейн — это метод записи и хранения данных. Он отличается от традиционных способов хранения данных тем, что не требует центрального органа или базы данных. Вместо этого он работает с распределенной базой данных. Он структурирует данные в блоки. Вы можете называть их блоками или узлами. Каждый узел соединен со следующим узлом в последовательности. Каждый узел содержит два основных элемента. Во-первых, это данные или информация. Другой ключ к предыдущему блоку. Ключ на самом деле является результатом функции. Используемая функция является хэш-функцией. Это также гарантирует, что данные неизменны. Если вы попытаетесь манипулировать любой записью данных, хеш-функция выдаст другой результат. Другой результат означает другой ключ. Другой ключ означает отсутствие соответствия. Следовательно, он будет уведомлен о том, что была предпринята неэтичная попытка изменить данные. Другой важный аспект заключается в том, что у него нет посредника для записи или обработки транзакций. Мы можем подключать и выполнять одноранговые транзакции с использованием блокчейна. Вы можете думать о блокчейне как о способе записи данных или обработки транзакций без какого-либо центрального органа в качестве посредника. Поскольку эта статья предназначена не только для блокчейна, мы можем оставить ее здесь.
Что касается машинного обучения, подумайте об этом как о способе обучения машин. Точно так же, как люди учатся на данных, окружении и опыте, мы хотим, чтобы машины учились и функционировали аналогичным образом. Машинное обучение находится под покровом искусственного интеллекта. По сути, это технология программирования машин и реализации изменяющихся алгоритмов. Простым примером может служить медицинский диагноз. Точно так же, как врач понимает и анализирует ваши симптомы, алгоритм машинного обучения проанализирует и предоставит то, что нужно порекомендовать. Как врач учится на своей практике, так и алгоритм. Он будет учиться на всех данных пациентов и их симптомах, чтобы стать его лучшей версией. Этот пример просто объясняет суть машинного обучения. Он не отражает истинной сути и сложности этой прекрасной технологии.
Можно ли совместить блокчейн и машинное обучение?
Разобравшись с основами блокчейна и машинного обучения, попробуем понять, возможно ли их совмещение. Еще одна вещь, которая поможет нам лучше понять, заключается в том, что блокчейн собирает данные блоками. И машинное обучение опирается на данные, чтобы понимать и учиться так же, как и мы, люди. Давайте разберемся в этом на простом примере.
Допустим, вы готовитесь к экзамену по математике. Вы решаете вопросы из книги, которая у вас есть. Эта книга — ваши данные. Теперь вы решаете первое упражнение, получая помощь непосредственно из книги и формул. Вам нужно немного времени, чтобы понять основы, а затем решить проблемы. Этот этап использует данные и учится на них. Это может быть начальной фазой вашего блокчейна и машинного обучения вместе. На этом этапе вы собираете и обрабатываете данные (книгу), а затем разрабатываете свою модель машинного обучения. После того, как вы это сделаете, вас попросят пройти обследование. Вам задают определенные вопросы, и вам нужно попытаться ответить на них без посторонней помощи. Это может быть этап тестирования модели машинного обучения. Вы предоставляете случайные входные данные модели машинного обучения и смотрите, какие результаты вы получаете. Если результаты хорошие (вы сдали экзамен), вы продолжаете двигаться вперед и изучаете более сложные понятия. Но если результаты плохие (вы не сдали экзамен), вы снова учитесь по книге (данные) и готовитесь.
Вот несколько приложений, объединяющих блокчейн и машинное обучение.
Лучшая точность моделей машинного обучения
Любая модель или программа машинного обучения работает с данными. Данные для людей — это книги, опыт, ошибки и т. д. Точно так же данные для моделей машинного обучения — это данные, которые мы предоставляем в цифровом формате. Это может быть Excel, изображение, видео и многое другое! Теперь, если мы повысим качество и управление этими данными, мы сможем тем самым повысить эффективность программ машинного обучения. Блокчейн в этом очень помогает. Он хранит данные децентрализованным образом, доступным для всех. Более того, любые данные не подлежат изменению. Вы не можете изменить то, что записано, не позволив другим это заметить. Это помогает в целом, помогая нам предоставлять более точные и обработанные данные. Имея более качественные данные, мы можем стремиться к лучшим моделям машинного обучения.
Поскольку модели машинного обучения используются в различных областях, это положительно повлияет на наш образ жизни. Благодаря более совершенным моделям машинного обучения мы можем надеяться улучшить текущее состояние многих процессов.
Протоколы повышенной безопасности
Блокчейн сам по себе обеспечивает безопасность на своем конце. Не имея центрального органа в качестве посредника, мы децентрализовали всю сеть. Это позволяет каждому участнику в равной степени получить доступ ко всему. Может показаться, что это мешает безопасности, но это не так. Наоборот, это позволяет каждому участнику знать, что происходит в блокчейне. Это помогает нам отслеживать любые транзакции или процессы, которые предположительно не являются частью блокчейна. Кроме того, поскольку каждый блок связан с другими блоками, простая неэтичная попытка будет обнаружена с большей легкостью. Тем не менее, это не означает, что блокчейн защищен всеми средствами. Люди создают технологии. Их тоже можно сломать и взломать!
Машинное обучение управляет процессом обучения на машинах или в программном обеспечении. Что, если модель машинного обучения будет учиться на различных записях данных, связанных с мошенничеством или попытками взлома в блокчейне? Он проанализирует и изучит различные подходы, которые используют хакеры. Это гарантирует, что алгоритмы машинного обучения станут более безопасными. Они могут улучшить существующие протоколы безопасности и обеспечить более надежную защиту наших приложений и данных.
Разработка продуктов и приложений
Интеграция машинного обучения и блокчейна помогает нам оптимизировать процесс производства продуктов или программных приложений. Сети блокчейнов могут хранить данные децентрализованно. Данные могут касаться начального процесса планирования, производственного процесса, распределения и многого другого. Все эти данные могут быть проанализированы алгоритмами машинного обучения, чтобы предсказать лазейки или области улучшения. Они также могут прогнозировать задержку производственного процесса, анализируя, как были выполнены начальные этапы.
Мы можем реализовать аналогичный процесс для разработки программного обеспечения. Всякий раз, когда мы разрабатываем программное обеспечение, мы выполняем ряд шагов. Что, если мы сохраним данные разработки, а алгоритм машинного обучения проанализирует их? Это улучшит общий процесс и поможет нам определить объем улучшений.
Нижняя граница
Сочетание машинного обучения и блокчейна способно изменить наш образ жизни. Думайте о блокчейне как о суперпремиальном способе хранения и обработки данных. Думайте о машинном обучении как о способе обучения на основе данных. Теперь, если мы объединим лучшее из обоих миров, мы сможем решить множество проблем и препятствий для человечества. Если какая-либо проблема сохраняет свою долю данных (блокчейн), мы можем использовать эти данные для подготовки надежной модели машинного обучения, которая поможет нам решить проблему. Обсуждаемые выше приложения довольно кратки и не охватывают чудеса, которые эти две технологии могут творить вместе.
Мы пишем о криптомире просто и доходчиво. Чтобы получить больше такого контента и подробных статей, вы можете посетить нас на ActualSimple.com.
