25、以太坊区块链上的机器学习探索

以太坊区块链上的机器学习探索

1. 机器学习与区块链结合的背景与意义

近年来，区块链和人工智能成为备受关注的前沿技术。机器学习作为人工智能的一个子集，是数据科学领域的重要组成部分。它致力于创建能够自主学习的程序，通过大量输入数据，运用试错机制来解决特定问题，无需编写所有逻辑。而区块链作为分布式计算领域的新兴技术，正逐渐成为未来解决诸多问题的默认方案。将两者结合，有望创造出具有创新性的去中心化应用（dApps），尤其是用于解决机器学习问题的去中心化市场，能让用户凭借计算能力获得收益。

2. 理解机器学习

• 学习机制 ：机器学习的核心机制是试错。如同人类在面对未知事物时通过不断尝试来了解世界，机器学习算法也是通过大量信息输入和工具实验来生成结果。例如，在原始社会，人们面对一个全新的红色扁平闪亮物体，通过触摸、抓取、尝试破坏等一系列操作，最终了解到它是可以利用太阳能烹饪食物的金属圆盘。
• 创建机器学习系统的步骤 ：
  1. 收集信息 ：例如收集200万张不同水瓶的图片。
  2. 开发模型 ：以水瓶分类为例，根据形状、大小、颜色、化学成分和纯度等属性创建模型，这些属性被称为标签。
  3. 模型训练 ：模型在训练过程中会调整各组件的重要性，以确定最佳输出。训练完成后，就可以用它来快速评估新水瓶的质量。

一般来说，机器学习的流程是获取数据 -&