在過去的幾年里，區(qū)塊鏈技術(shù)已經(jīng)成為主流。 個人可以在該技術(shù)實現(xiàn)的分散且高度安全的系統(tǒng)中安全地相互交易。 此外，機器學習有可能克服基于區(qū)塊鏈的系統(tǒng)面臨的許多限制。

機器學習和區(qū)塊鏈技術(shù)結(jié)合起來可以產(chǎn)生非常有效和有益的結(jié)果，即使對于 加密投注 平臺。 本文介紹了區(qū)塊鏈技術(shù)，并討論了將機器學習整合到基于區(qū)塊鏈的系統(tǒng)中的可行性。 我們還將討論一些使用這種統(tǒng)一方法的常見場景。

機器學習的區(qū)塊鏈

如果你正在尋找無縫的團隊合作和不干涉的去中心化，機器學習和區(qū)塊鏈是完美的結(jié)合。 機器學習分析和對區(qū)塊鏈提供的數(shù)據(jù)的信任量相結(jié)合，使分散智能、更明智的決策、更高的信心和更高的自動化成為可能。 因此，機器學習與區(qū)塊鏈的結(jié)合對企業(yè)運營和底線結(jié)果產(chǎn)生了有益的影響。

機器學習的獨特之處在于它為現(xiàn)代企業(yè)面臨的復(fù)雜問題提供了許多補救措施。 此外，還有深度學習和強化學習。 這些程序構(gòu)成了大數(shù)據(jù)分析的支柱。 最后，在數(shù)字合約的幫助下，區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)為歸檔和傳播海量數(shù)據(jù)集提供了一種媒介。

因此，ML 和區(qū)塊鏈可以基于數(shù)據(jù)、其可靠性以及過程中涉及的所有數(shù)據(jù)驅(qū)動決策形成牢固的關(guān)系似乎是合理的。 因此，區(qū)塊鏈可以鼓勵機器學習模型訓練和測試的數(shù)據(jù)共享，因為它保證了數(shù)據(jù)的安全性。 此外，區(qū)塊鏈可用于計算資源的分配、物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的開發(fā)以及利用各種類型數(shù)據(jù)構(gòu)建在線預(yù)測模型。

人工智能與區(qū)塊鏈：數(shù)據(jù)共享

自數(shù)字時代到來以來，數(shù)據(jù)成倍增長，其真正價值在于廣泛共享。 盡管如此，當前的數(shù)據(jù)信任體系存在缺陷，阻礙了信息的自由流動和整個行業(yè)的發(fā)展。

由于其不變性、去中心化和可追溯性，區(qū)塊鏈技術(shù)可以促進信息交換的新穎技術(shù)手段。 雖然區(qū)塊鏈有多種潛在用途，最常見的用途是作為受信任的分布式賬本，但區(qū)塊鏈很少用于數(shù)據(jù)共享應(yīng)用程序之外的這種能力。 缺乏數(shù)據(jù)分析工具嚴重限制了區(qū)塊鏈的適用性。 為了彌補區(qū)塊鏈的缺陷并提高其實用性，可以將人工智能納入其基礎(chǔ)設(shè)施和協(xié)議中。

醫(yī)療保健行業(yè)應(yīng)用

隨著社會經(jīng)濟的興起，醫(yī)療保健也進入了快速發(fā)展時期。 但仍有一些問題需要解決。 當涉及到他們的健康信息時，用戶有非常嚴格的安全標準，但在醫(yī)院之間共享數(shù)據(jù)可以帶來更好的護理。 上述問題都可以通過區(qū)塊鏈技術(shù)解決。

區(qū)塊鏈的不變性使其成為一種理想的信任機制，使其適用于跟蹤數(shù)據(jù)和防止偽造。 區(qū)塊鏈技術(shù)允許安全的數(shù)據(jù)交換。 接下來，人工智能技術(shù)可用于揭示數(shù)據(jù)的潛在價值，為更深入的調(diào)查鋪平道路。

總結(jié)

憑借各自的優(yōu)勢和相應(yīng)整合的潛力，區(qū)塊鏈和人工智能躋身最前沿的技術(shù)之列，有可能在未來幾年徹底改變信息技術(shù)格局。