ここ数年、ブロックチェーン技術が主流になってきました。このテクノロジーによって実現される分散型で安全性の高いシステムでは、個人は安全に相互に取引を行うことができます。さらに、機械学習には、ブロックチェーンベースのシステムが直面する制限の多くを克服する可能性があります。
機械学習とブロックチェーンテクノロジーを組み合わせると、仮想通貨賭博プラットフォームであっても、非常に効果的で有益な結果を生み出すことができます。この記事では、ブロックチェーン テクノロジーを紹介し、機械学習をブロックチェーン ベースのシステムに統合する実現可能性について説明します。この統一されたアプローチを使用したいくつかの一般的なシナリオについても説明します。
機械学習のためのブロックチェーン
シームレスなチームワークと手動による分散化を探している場合、機械学習とブロックチェーンは完璧な組み合わせです。機械学習分析とブロックチェーンによって提供されるデータの信頼性の組み合わせにより、分散型インテリジェンス、より賢明な意思決定、より高い信頼性、より優れた自動化が可能になります。したがって、機械学習とブロックチェーンの組み合わせは、事業運営と収益に有益な影響を与えます。
機械学習は、現代のビジネスが直面する複雑な問題に対して多くの解決策を提供するという点で独特です。さらに、深層学習と強化学習があります。これらのプログラムは、ビッグ データ分析のバックボーンを形成します。最後に、デジタル契約の助けを借りて、ブロックチェーン ネットワークは大規模なデータ セットをアーカイブおよび配布するための媒体を提供します。
したがって、ML とブロックチェーンが、データ、その信頼性、プロセスに含まれるすべてのデータ駆動型の意思決定に基づいて強力な関係を形成できるのは合理的だと思われます。したがって、ブロックチェーンはデータのセキュリティを確保するため、機械学習モデルのトレーニングとテストのためのデータ共有を促進できます。さらに、ブロックチェーンは、コンピューティング リソースの割り当て、IoT ネットワークの開発、さまざまな種類のデータを使用したオンライン予測モデルの構築にも使用できます。
人工知能とブロックチェーン: データ共有
デジタル時代の到来以来、データは飛躍的に増加しており、その真の価値は広範囲に共有されることにあります。それにもかかわらず、現在のデータ信頼システムには欠陥があり、情報の自由な流れと業界全体の成長を妨げています。
ブロックチェーン技術は、その不変性、分散性、追跡可能性により、情報交換の新しい技術的手段を促進できます。ブロックチェーンには複数の潜在的な用途があり、最も一般的なのは信頼できる分散型台帳としてですが、データ共有アプリケーション以外でブロックチェーンがこの用途で使用されることはほとんどありません。データ分析ツールの欠如により、ブロックチェーンの適用可能性が大幅に制限されます。ブロックチェーンの欠点を改善し、その有用性を高めるために、人工知能をそのインフラストラクチャとプロトコルに組み込むことができます。
ヘルスケア業界への応用
ソーシャル経済の隆盛に伴い、ヘルスケアも急速な発展期に入りました。しかし、解決しなければならない問題がまだいくつかあります。ユーザーは自分の健康情報に関して非常に厳しいセキュリティ基準を設けていますが、病院間でデータを共有することでより良い治療につながる可能性があります。上記の問題はすべてブロックチェーン技術によって解決できます。
ブロックチェーンは不変であるため、理想的な信頼メカニズムとなり、データの追跡や偽造の防止に適しています。ブロックチェーン技術により安全なデータ交換が可能になります。次に、AI テクノロジーを使用してデータの潜在的な価値を明らかにし、より深い調査への道を開くことができます。
概要
ブロックチェーンと人工知能は、それぞれの利点とそれに対応する統合の可能性を備えた最先端のテクノロジーの 1 つであり、今後の情報テクノロジーの状況を完全に変える可能性を秘めています。年。
以上がブロックチェーンの機械学習: 最も重要な進歩と知っておくべきことの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

机器学习是一个不断发展的学科,一直在创造新的想法和技术。本文罗列了2023年机器学习的十大概念和技术。 本文罗列了2023年机器学习的十大概念和技术。2023年机器学习的十大概念和技术是一个教计算机从数据中学习的过程,无需明确的编程。机器学习是一个不断发展的学科,一直在创造新的想法和技术。为了保持领先,数据科学家应该关注其中一些网站,以跟上最新的发展。这将有助于了解机器学习中的技术如何在实践中使用,并为自己的业务或工作领域中的可能应用提供想法。2023年机器学习的十大概念和技术:1. 深度神经网

实现自我完善的过程是“机器学习”。机器学习是人工智能核心,是使计算机具有智能的根本途径;它使计算机能模拟人的学习行为,自动地通过学习来获取知识和技能,不断改善性能,实现自我完善。机器学习主要研究三方面问题:1、学习机理,人类获取知识、技能和抽象概念的天赋能力;2、学习方法,对生物学习机理进行简化的基础上,用计算的方法进行再现;3、学习系统,能够在一定程度上实现机器学习的系统。

截至3月20日的数据显示,自微软2月7日推出其人工智能版本以来,必应搜索引擎的页面访问量增加了15.8%,而Alphabet旗下的谷歌搜索引擎则下降了近1%。 3月23日消息,外媒报道称,分析公司Similarweb的数据显示,在整合了OpenAI的技术后,微软旗下的必应在页面访问量方面实现了更多的增长。截至3月20日的数据显示,自微软2月7日推出其人工智能版本以来,必应搜索引擎的页面访问量增加了15.8%,而Alphabet旗下的谷歌搜索引擎则下降了近1%。这些数据是微软在与谷歌争夺生

本文将详细介绍用来提高机器学习效果的最常见的超参数优化方法。 译者 | 朱先忠审校 | 孙淑娟简介通常,在尝试改进机器学习模型时,人们首先想到的解决方案是添加更多的训练数据。额外的数据通常是有帮助(在某些情况下除外)的,但生成高质量的数据可能非常昂贵。通过使用现有数据获得最佳模型性能,超参数优化可以节省我们的时间和资源。顾名思义,超参数优化是为机器学习模型确定最佳超参数组合以满足优化函数(即,给定研究中的数据集,最大化模型的性能)的过程。换句话说,每个模型都会提供多个有关选项的调整“按钮

荣耀的人工智能助手叫“YOYO”,也即悠悠;YOYO除了能够实现语音操控等基本功能之外,还拥有智慧视觉、智慧识屏、情景智能、智慧搜索等功能,可以在系统设置页面中的智慧助手里进行相关的设置。

人工智能在教育领域的应用主要有个性化学习、虚拟导师、教育机器人和场景式教育。人工智能在教育领域的应用目前还处于早期探索阶段,但是潜力却是巨大的。

阅读论文可以说是我们的日常工作之一,论文的数量太多,我们如何快速阅读归纳呢?自从ChatGPT出现以后,有很多阅读论文的服务可以使用。其实使用ChatGPT API非常简单,我们只用30行python代码就可以在本地搭建一个自己的应用。 阅读论文可以说是我们的日常工作之一,论文的数量太多,我们如何快速阅读归纳呢?自从ChatGPT出现以后,有很多阅读论文的服务可以使用。其实使用ChatGPT API非常简单,我们只用30行python代码就可以在本地搭建一个自己的应用。使用 Python 和 C

人工智能在生活中的应用有:1、虚拟个人助理,使用者可通过声控、文字输入的方式,来完成一些日常生活的小事;2、语音评测,利用云计算技术,将自动口语评测服务放在云端,并开放API接口供客户远程使用;3、无人汽车,主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目标;4、天气预测,通过手机GPRS系统,定位到用户所处的位置,在利用算法,对覆盖全国的雷达图进行数据分析并预测。


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SecLists
SecLists は、セキュリティ テスターの究極の相棒です。これは、セキュリティ評価中に頻繁に使用されるさまざまな種類のリストを 1 か所にまとめたものです。 SecLists は、セキュリティ テスターが必要とする可能性のあるすべてのリストを便利に提供することで、セキュリティ テストをより効率的かつ生産的にするのに役立ちます。リストの種類には、ユーザー名、パスワード、URL、ファジング ペイロード、機密データ パターン、Web シェルなどが含まれます。テスターはこのリポジトリを新しいテスト マシンにプルするだけで、必要なあらゆる種類のリストにアクセスできるようになります。

ZendStudio 13.5.1 Mac
強力な PHP 統合開発環境

EditPlus 中国語クラック版
サイズが小さく、構文の強調表示、コード プロンプト機能はサポートされていません
