區塊鏈技術是近年來的發展趨勢。這種技術允許個人通過高度安全和去中心化的系統直接進行交互，而不需要中介。而機器學習除了提供功能外，還可以幫助基於區塊鏈技術的系統突破自身的限制。機器學習和區塊鏈技術的結合可以提供高性能和有用性。本文將探討如何將機器學習能力與基於區塊鏈技術的系統集成，並討論了相關的用例。
區塊鏈技術
區塊鏈技術的基礎是去中心化存儲，使數據不能由特定的參與者擁有或管理。一旦事務記錄在區塊中，就不能進行修改。在參與方進行記錄前，需要驗證即將進行的事務。與傳統數據庫不同的是，數據由去中心化的節點存儲，並不需要特定的中央機構來驗證這些記錄。
雖然區塊鏈技術運行機制實際上是很複雜的，但是我們可以將其簡單的視為各種區塊的集合，這些區塊相連形成了數據流。在這條區塊鏈上，當前區塊保存了前一個區塊的哈希值，以此類推。
使用這種採用區塊鏈技術的系統可以使其在數據和事務方面都具有可跟踪性。而也正因如此，舊區塊上的數據無法被更改，數據的更改意味著哈希值的改變。
區塊鏈由以下三個重要的組件組成。
第一是區塊，顧名思義，區塊鍊是由許多區塊組成的，每個區塊都有三個基本元素：數據、隨機數（Nonce）、哈希值。隨機數是32位整數。是在生成區塊時隨機生成的，並促使生成區塊頭的哈希值。哈希值（Hash）是一個256位的數字，非常小，並且與隨機數連接。
每當在鏈中創建區塊時，隨機數會立即生成加密的哈希值，該哈希值將被簽名並與區塊中的數據綁定。而如果在區塊中對數據進行挖掘，就可以用數據解開當前的哈希值與隨機數。
第二是礦工，礦工們負責通過一個叫做採礦的過程在鏈上建立新的區塊。如前所述，每一個區塊都由其唯一的隨機數和哈希值組成，而當前區塊中的哈希值引用了鏈上的前一個區塊的哈希值，這使得區塊的挖礦非常困難，特別是在大型的鏈上。
礦工需要特殊的技術來解決複雜的數學問題，以找到生成的公認哈希值。隨機數只有32位，而哈希值是256位數，所以在找到正確的組合之前，需要挖掘大約數十億種可能的組合。得到正確組合的礦工通常被稱為擁有“黃金隨機數”（Golden Nonce），這將使得一個區塊被添加到鏈上。
要找到黃金隨機數，需要大量的時間和計算能力。這使得在區塊中進行更改變得很困難，使得區塊中的數據可以抵抗篡改。
第三是節點：正如我們已經討論過的，構建區塊鏈的最重要概念之一是將數據分散到不同的區塊中。沒有一個特定的人可以擁有所有的信息。這樣就使鏈有可能由不同的人或組織擁有。節點可以被認為是一種設備，它持有區塊數據的副本，並使鍊或網絡按照所需的方向工作。
並且每個節點的網絡被設置為批准該鏈更新、信任和驗證新的區塊。區塊鏈的透明度使得檢查或查看賬本中的每一項操作都是一件輕而易舉的事情。每個參與者都有一個唯一的標識顯示他們在鏈中的事務。
下圖表示區塊鏈的可追溯性和對更改數據的抵抗力。
區塊鏈技術有很多的應用，比如安全數據交易、跨境匯款、實時物聯網操作系統、供應鏈與物流監控、Crypto交易、個人身份安全等等。
基於區塊鏈應用中的機器學習
機器學習算法有驚人的學習能力，可以應用在區塊鏈中，使區塊鏈比以前更智能。這種集成有助於提高區塊鏈的去中心化賬本的安全性。此外，機器學習（Machine Learning）的計算能力可以用來減少尋找黃金隨機數所需的時間，也可以用來使數據共享路由變得更好。並且，我們還可以利用區塊鏈技術的去中心化數據結構的特性，建立更好的機器學習模型。
機器學習模型可以利用存儲在區塊鍊網絡中的數據進行預測或數據分析。我們以基於區塊鏈技術的智能應用程序為例，數據從不同來源收集，例如傳感器、智能設備、物聯網設備和應用程序中的區塊鏈，它們作為應用程序的一個組成部分，機器學習模型可以應用於實時數據分析或預測。
將數據存儲在區塊鍊網絡中有助於減少機器學習模型的誤差，因為網絡中的數據不存在丟失值、重複或噪聲，這是機器學習模型獲得較高精度的主要要求。下面的圖像是基於區塊鏈技術的應用程序中用於機器學習自適應的體系結構。
集成機器學習的優勢
在區塊鏈技術中使用機器學習模型可以帶來許多好處，比如：
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任何授權用戶在試圖更改區塊鏈時都很容易進行用戶身份驗證。
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使用機器學習，我們可以使區塊鏈技術提供高範圍的安全性和信任。
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整合機器學習模型有助於確保以前商定的條款和條件的可持續性。
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我們可以根據區塊鏈的鏈環境進行機器學習模型的更新。
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模型可以幫助從用戶端提取良好的數據。它可以連續計算，並在此基礎上給予用戶獎勵。
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利用區塊鏈技術的可追溯性，我們還可以對不同機器的硬件進行評估，這樣機器學習模型就不會偏離在環境中分配它們的學習路徑。
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我們可以在區塊鏈環境中實現實時可信的支付過程。
機器學習與區塊鏈集成的系統應用
機器學習和區塊鏈集成的系統可以有許多應用。
加強客戶服務：眾所周知，客戶滿意度是任何使用機器學習模型為客戶服務的組織的首要需求。自動化機器學習框架應用於基於區塊鏈技術的應用程序上，可以提高服務的效率和自動化程度。
數據交易：在世界各地使用區塊鏈進行數據交易的公司可以使用區塊鏈中的機器學習模型使服務更快。其中的工作機器學習模型就是管理數據的交易路徑。相反，我們也可以將它們用於數據驗證和數據Crypto。
產品製造：大多數大型製造單位或組織已經開始使用基於區塊鏈的應用來增強生產安全性、透明度和遵從性檢查。集成機器學習算法更有助於在特定時期制定靈活的機械維護計劃。同時機器學習的集成有助於使產品測試和質量控制自動化。
智能城市：目前，智能城市正在幫助提高人們的生活水平，機器學習和區塊鏈技術在智能城市的建設中發揮著至關重要的作用，例如，智能家居可以通過機器學習算法進行監控，而基於區塊鏈的設備個性化可以提高生活質量。
監視系統：安全是人們關注的一個重要問題，犯罪率不斷上升。機器學習和區塊鏈技術可用於監視，區塊鏈技術可用於連續數據的管理，機器學習可用於分析數據。
基於區塊鏈技術的機器學習用例
當前已經有許多公司實施了這兩種技術，它們要么集成在同一個應用中，要么集成在一個系統的不同工作中，致力於更好的進行產出。下面列出了機器學習和區塊鏈技術的一些用例：
IBM與Twiga Foods合作，為食品供應商推出了基於區塊鏈技術的小額融資策略。他們成功地實現了一些機器學習技術。在使用移動設備購買基於區塊鏈的數據時，使用機器學習技術進行處理，以確定信用分數並預測不同用戶的信譽。這樣，放款人就可以利用區塊鏈技術來促進貸款和還款。
做為很受用戶歡迎的汽車製造公司保時捷，是早期採用機器學習和區塊鏈技術來提高汽車性能和安全性的公司之一。該公司使用區塊鏈技術可以更安全地交換數據，使用戶更加安心，並能更方便地停車、充電和通過第三方系統訪問他們的汽車。
一家總部位於紐約的初創公司也在利用基於區塊鏈的創新技術來為當地社區提供能源生產和交易系統。該技術利用基於機器學習模型的微電網智能儀表和基於區塊鏈技術的智能合同來跟踪和管理能源交易。
其他一些與食品行業有關的公司，如聯合利華和雀巢，正在利用區塊鍊和機器學習模型來應對浪費和食品污染等食品問題，並以高效的方式運轉供應鏈。
總結
在本文中，我們對區塊鏈技術及其組件和應用進行了簡單的介紹。在此基礎上，探索了區塊鏈技術與機器學習集成的可能性。這種集成有眾多好處，我們可以同時使用它們來掩蓋不同技術之間的缺點。
原報告來自Yugesh Verma,曾擔任數據分析師實習生，對深度學習有很深的研究，並且撰寫了多篇有關數據科學和機器學習的播客。中文版本由鏈集市團隊編譯整理，英文版權歸原作者所有，中文轉載請聯繫編譯。
