区块链技术在最近几年一直是趋势。这项技术允许个人通过一个高度安全和去中心化的系统，在没有中间人的情况下，直接与对方打交道的安全方式。除了自身的能力之外，机器学习可以帮助处理基于区块链的系统所具有的许多限制。这两种技术（机器学习和区块链技术）的结合可以提供高绩效和有用的结果。在这篇文章中，我们将了解区块链技术，并探讨如何将机器学习能力与基于区块链技术的系统相结合。我们还将讨论这种集成方法的一些流行的应用和用例。本文要涉及的主要内容列在下面的目录中。
目录
- 区块链技术
- 基于区块链的应用中的机器学习
- 区块链中机器学习的应用
- 机器学习与区块链技术的应用案例
现在，让我们从了解区块链技术开始。
区块链技术
区块链技术背后的基本理念是分散数据的存储，这样它就不能被某个特定的行为者拥有或管理。它可以通过交易表来更新，一旦交易被记入交易表，就不能被修改。随后，即将进行的交易在进入表单之前需要由受信任的一方进行验证。唯一的区别是，新的记录集是由节点的分散结构检查的。不需要任何特定的中心化方来验证记录。
虽然区块链技术的机制很复杂，可以被认为是各种区块的集合，这些区块被连接在一起，数据的流动被保持。在这个链中，现在的区块持有其前一个区块的哈希值，以此类推。使用这种系统的区块链机制使自己在数据和交易方面可以追踪。与此相反，他们对变化有抵抗力，旧的区块链不能被改变，仍然有任何变化在区块中执行，这意味着他们的哈希值的变化。区块链由三个重要组成部分组成，具体如下
- 区块 ：顾名思义，区块链是由许多区块组成的，每个区块有三个基本要素。
- 数据
- Nonce，是一个32位的整数。它随着区块的产生而随机产生，从而导致区块头哈希的产生。
- 哈希值是一个256位的数字，非常小，与Nonce相连。
每当在一个链中创建一个区块，Nonce就会生成加密的哈希值，这个哈希值被签名并与区块中的数据联系在一起。挖掘区块中的数据使得nonce和哈希值与数据脱钩。
- 矿工 ：矿工负责通过一个称为采矿的过程在链上创建新的区块。
如上所述，每个区块都由其独特的nonce和hash组成，目前区块中的hash参考了链上连接的前一个区块的hash，这使得区块的挖掘变得困难，特别是在大型链上。
挖矿者需要特殊的技术来解决寻找负责生成公认哈希值的nonce的复杂数学问题。因为nonce只有32位，而哈希值是256位，所以nonce和哈希值大约有数十亿种可能的组合，需要进行挖掘，直到找到正确的组合。拥有正确组合的矿工通常被称为拥有 "黄金非授权"，这使得一个区块被添加到链中。
由于寻找黄金非币值需要大量的时间和计算能力。对区块进行修改变得很困难，这使得区块链技术对修改有阻力。
- 节点 ：正如我们已经讨论过的，制造区块链背后最重要的概念之一是将数据分散到不同的区块中。因此，没有一个特定的人可以拥有所有的信息。这使得链被不同的人或组织拥有成为可能。节点可以被视为持有区块链副本的设备，并使链或网络在所需的方向运作。
每个节点都拥有一份区块链的副本，网络被设定为批准任何新开采的区块为区块链的更新、信任和验证。区块链的透明性使得检查或查看账本中的每一个行动都变得十分困难。链上的每个参与者都有一个独特的识别号码，显示他们在链上的交易。
下图以其结构代表了任何区块链的可追溯性和抗变化性的品质。
区块链技术可以有多种应用，其中一些列举如下：
- 安全数据交易
- 跨境资金转移
- 实时物联网操作系统
- 供应链和物流监控
- 加密货币兑换
- 个人身份安全
基于区块链的应用中的机器学习
机器学习算法具有惊人的学习能力。这些能力可以在区块链中应用，使区块链比以前更聪明。这种整合可以帮助提高区块链分布式账本的安全性。另外，ML的计算能力可以用于减少寻找黄金非核的时间，而且ML还可以用于使数据共享路线变得更好。此外，我们可以利用区块链技术的去中心化数据架构功能建立许多更好的机器学习模型。
机器学习模型可以使用存储在区块链网络中的数据进行预测或数据分析。让我们举一个基于智能BT的应用程序的例子，其中数据由不同的来源收集，如传感器、智能设备、物联网设备，区块链在这个应用程序中作为应用程序的一个组成部分，在数据上可以应用机器学习模型进行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ML模型的错误，因为网络中的数据不会有缺失值、重复值或噪音，这是机器学习模型的主要要求，以提供更高的准确性。下面的图片是基于BT的应用中机器学习适应性的架构表示。
在基于区块链的应用中整合机器学习的好处
在区块链技术中使用机器学习模型可能有许多好处，其中一些列举如下：
- 当任何授权用户试图在区块链中进行更改时，他们的用户认证很容易。
- 使用ML，我们可以使BT提供高范围的安全和信任。
- 整合ML模型可以帮助确保之前达成的条款和条件的可持续性。
- 我们可以根据BT的链环境使ML模型更新。
- 模型可以帮助从用户端提取良好的数据。这些数据可以连续计算，在此基础上我们可以给用户奖励。
- 利用BT的可追溯性，我们也可以评估不同机器的硬件，使ML模型不能偏离它们在环境中被分配的学习路径。
- 我们可以在区块链环境中实现实时可信的支付过程。
机器学习和区块链集成系统的应用
机器学习和区块链集成系统可以有很多应用。下面列出了其中的几个：
- 加强客户服务：我 们都知道，客户满意度是任何组织的首要需求，在基于区块链的应用程序上使用机器学习模型或一种AutoML框架来服务客户，我们可以使服务更加高效和自动化。
- 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中的ML模型使服务更快。其中ML模型的工作是管理数据的交易路线。取而代之的是，我们也可以将其用于数据验证和数据加密。
- 产品制造：在 目前的情况下，大多数大型制造单位或组织已经开始使用基于区块链的程序，以加强生产、安全、透明度和合规检查。整合ML算法可以更有助于在特定时期制定灵活的计划，以维护机器。相反，ML的整合可以帮助实现产品测试和质量控制的自动化。
- 智慧城市 ：如今，智慧城市正在帮助提高人们的生活水平，其中机器学习和区块链技术在打造智慧城市方面发挥了至关重要的作用，例如，智能家居可以通过机器学习算法进行监控，基于区块链的设备个性化可以提高生活质量。
- 监视系统：安 全是人们关注的一个重要问题，因为在目前的情况下，犯罪率越来越高。ML和BT可用于监控，其中BT可用于管理连续数据，ML可用于分析数据。
机器学习与区块链技术的使用案例
在今天的情况下，有各种大公司和小公司已经实施了这两种技术，要么相互整合，要么整合到一个系统的不同工作中，该系统正在努力提供一个单一的输出。下面列出了一些机器学习和区块链技术的使用案例：
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IBM与Twiga Foods合作，为食品供应商推出了基于区块链的小额融资战略。他们在那里成功地实施了一些ML技术。在那里，使用区块链从移动设备购买的数据用ML技术进行处理，以确定信用分数和预测不同用户的信用度。这样，贷款人就可以利用区块链技术促进贷款和还款。
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保时捷，一家受欢迎的汽车制造公司，是那些早期采用技术的公司之一，在那里，ML和BT被整合以提高汽车能力和安全性。该公司使用区块链技术更安全地交易数据，为其用户提供安心的服务；通过为他们提供停车、充电和第三方临时访问其汽车的便利。
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一家位于纽约的公司也在使用基于区块链的创新，为当地社区实现能源生产和交易。该技术使用基于机器学习模型工作的微电网智能电表和基于区块链的智能合约来跟踪和管理能源交易。
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其他一些与食品行业相关的公司，如联合利华和雀巢，正在使用区块链和ML来处理食品灾难，如食品的浪费和污染，以有效的方式维护他们的供应链。
最后的话
在这篇文章中，我们对区块链技术及其组成部分和应用进行了概述。之后，我们探讨了将区块技术与机器学习整合的机会。这种整合有几个好处和应用，我们可以同时使用它们来弥补它们的缺点。在这篇文章中，我们涉及了许多关于它们整合的应用和用例。
