机器学习如何与区块链结合使用？

机器学习技术是最热门的技术之一，拥有惊人的能力；而区块链是所有加密货币的核心。区块链技术正日益普及，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，而无需任何中间人。机器学习可以应用于区块链技术，使其更加高效和更好。我们将在此主题中探讨机器学习和区块链如何结合以获得最大成果。在开始之前，我们先了解一下这两种技术的基础知识。

什么是区块链？

区块链可以定义为**一个共享的、不可变的数字账本，允许在一个高度安全的网络中存储交易和跟踪资产。** 这里的资产可以是实物（房屋、汽车、现金、土地）或无形资产（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，就无法撤销。

简单来说，我们可以将区块链理解为一种分布式数据库系统，它存储任何类型的数据，并且非常难以被黑客攻击、更改或欺骗。传统数据库与区块链的主要区别在于，数据库将数据存储在表中，而区块链将数据存储在连接在一起的块中。

区块链是一个去中心化系统，这意味着它不由中心化实体（个人、组织或任何团体）维护；相反，它由分布式网络维护。

区块链可以存储不同类型的信息，但主要这项技术用于加密货币，例如**比特币**。

区块链的组成部分

• 区块：每个区块链由多个区块组成，每个区块包含三个元素
  • 数据
  • Nonce
  • Hash
• 矿工：矿工通过挖矿来创建新区块。
  

节点：节点可以被理解为包含区块链副本的设备。为了完成交易，存在不同的节点，每个节点都拥有区块链的副本。

区块链如何工作？

• 每当发生交易时，它都会作为区块存储在链中。
  每当发生新交易时，都会保存为一个区块。数据块可以根据您的选择存储信息，例如谁、什么、何时、何地、多少，以及任何条件，例如食品运输的温度。
• 每个区块都与其前一个和后一个区块相连。
  每个区块都相互连接并形成一个链，并且随着所有权的变更而改变其位置。每个区块都确认交易的确切时间，并且以一种安全的方式连接，以至于没有区块可以在两个现有区块之间被修改或插入。
• 交易被一起打包成一个不可逆的链。
  随着每个新添加的区块验证其前一个区块，整个区块链的安全性得到加强。这样，区块链就变得不可变，因此每笔交易都不可撤销。

机器学习如何介入区块链？

**机器学习可以被理解为一种从过去数据中学习并在新数据中改进性能的技术。** 因此，我们可以说它是一种自适应技术，我们不需要手动添加新规则。我们可以通过机器学习的一个流行示例“垃圾邮件检测”来理解它。这是一种软件，随着时间的推移，能够自动改进其检测垃圾邮件和垃圾邮件的性能。它通过一个底层算法来实现这一点，该算法帮助它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时，它为用户带来了巨大的机遇和好处。

通过使用机器学习来治理区块链，可以大大增强链的安全性。此外，由于机器学习处理大量数据效果更好，它可以通过利用区块链的去中心化特性来构建更好的模型，从而带来巨大的机会。

这两种技术的结合将是金融和保险行业识别欺诈交易的颠覆者。

区块链应用程序中的机器学习

1. 增强客户服务

由于客户满意度是每个组织面临的主要挑战之一，各公司正在使用各种机器学习技术来增强其客户服务。通过将机器学习与基于区块链的应用程序相结合，可以大大提高客户服务水平。

2. 监控系统

由于当前犯罪率的上升，安全是人们关心的重要问题。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，而机器学习可用于分析数据。

3. 智能城市

如今，智能城市日益发展，通过让人们的生活更轻松来帮助人们提高生活水平。智能城市还涉及机器学习和区块链技术，它们起着至关重要的作用。例如，通过区块链和机器学习算法启用的智能家居可以轻松监控，并为每个人提供设备个性化。

4. 交易（强化学习）

由于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。这些交易型加密货币正受到散户投资者和大型金融机构的欢迎。如今，传统的交易机器人已嵌入强大的机器学习算法。

强化学习是一种机器学习类型，通常用于复杂游戏和模拟程序。强化学习是开发有利可图且适应性强的加密货币交易策略的可行方法。

5. 优化挖矿策略（强化学习）

在区块链中，挖矿过程起着至关重要的作用。这个过程涉及猜测一组值，通过不同的计算机资源来解决区块链上的函数。解决函数的矿工可以将有效的待处理交易更新到区块链中。

王涛涛、刘松昌和张胜利撰写了一篇研究论文，其中他们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矿策略。在这篇论文中，作者展示了一种使用多维 RL 算法的方法，该算法利用 Q-learning 技术来优化加密货币挖矿。

6. 应对加密劫持（深度学习）

机器学习在区块链内的另一项应用是使其更安全。由于使用了不同的计算资源来挖矿加密货币，这些资源可能会被加密劫持者（劫持这些计算资源的人）盯上。如今，这些攻击已变得普遍，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存在的新方法。其中一种方法是 **SiCaGCN**。

SiCaGCN 是研究人员创建的系统，用于识别代码对之间的相似性。它由神经网络组件以及深度学习和机器学习领域的不同技术组成。

结合区块链和机器学习的优势

结合机器学习和区块链可以为各行各业带来巨大的好处。以下是结合区块链和机器学习对组织的几个流行优势：

• 增强安全性
  由于系统的内置加密，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。
  虽然区块链在底层是安全的，但一些使用区块链的应用程序或附加层可能存在漏洞。在这种情况下，我们可以利用机器学习。机器学习可以帮助预测区块链应用程序中可能的泄露或安全威胁。
• 管理数据市场
  不同的巨头公司，如 **谷歌、Facebook、LinkedIn** 等，拥有海量数据或大型数据集，这些数据对人工智能流程非常有用。但是，其他人无法访问这些数据。
  但是，通过使用区块链，各种初创公司和小型公司都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
  数据挖掘是一个高耗能的过程，这是不同行业的主要挑战之一。然而，谷歌在这方面已经得到了很大程度的解决，这得益于机器学习。谷歌通过训练 DeepMind AI 来做到这一点，从而将其用于数据中心冷却的能源消耗减少约 40%。
• 实施可信的实时支付流程
  通过结合区块链和机器学习，可以在区块链环境中实施最可信的实时支付流程。

结论

通过上述描述，我们可以得出结论，机器学习和区块链完美互补。这两种技术都可以作为未来创新的支柱。