التعلم الآلي وتكنولوجيا البلوك تشين

التعلم الآلي وتكنولوجيا البلوك تشين

تعد كل من البلوك تشين والتعلم الآلي من التقنيات الناشئة التي كانت موجودة منذ عقد من الزمان فقط. حيث يسمح التعلم الآلي للآلة بالتعلم بمرور الوقت دون الحاجة إلى البرمجة بشكل متكرر أو بمساعدة البشر.

إنها واحدة من أكثر التقنيات إثارة للاهتمام لأنها تزود الآلات بالقدرة على التعلم، مما يجعلها أكثر شبهاً بالإنسان. من ناحية أخرى، تستخدم تقنية البلوك تشين بشكل أساسي لتأمين المعاملات بين الأعضاء.

هذه خطوة حاسمة لأنها تساعد في القضاء على الوسطاء، مثل الحكومات والبنوك، الذين يهدفون إلى الربح من كل معاملة نقوم بها.

ما هي تقنية البلوك تشين؟

تسمح تقنية البلوك تشين لمجموعة من الأشخاص بمشاركة المعلومات. حيث يمكن جمع بيانات المعاملات من مجموعة متنوعة من المصادر ومشاركتها باستخدام تقنية البلوك تشين. ويتم فرز البيانات في مجموعات مشتركة وتعيين تجزئات التشفير كمعرفات فريدة. يتم ضمان سلامة البيانات عبر تقنية البلوك تشين، والتي تستخدم مصدرًا واحدًا للحقيقة للتخلص من تكرار البيانات وتحسين الأمان.

يتم منع الاحتيال والتلاعب بالبيانات في نظام البلوك تشين لأنه لا يمكن تعديل البيانات دون إذن من نصاب الأطراف. كما يمكن مشاركة دفتر الأستاذ في البلوك تشين، ولكن لا يمكن تغييره. إذا حاول شخص ما تغيير البيانات، فسيتم إخطار جميع المشاركين، وسيعرفون من يحاول القيام بذلك.

كيف يمكن الجمع بين تقنية البلوك تشين والتعلم الآلي؟

توفر خوارزميات التعلم الآلي إمكانات تعليمية مذهلة. هذه الميزات معتادة على جعل البلوك تشين أكثر ذكاءً مما كان عليه في السابق.

اكتسبت تقنية البلوك تشين الكثير من الزخم خلال السنوات العديدة الماضية. حيث يمكن للأفراد التعامل مباشرة مع بعضهم البعض من خلال نظام لامركزي وآمن للغاية، دون الحاجة إلى وسيط، بسبب هذه التكنولوجيا. كما يمكن أن يساعد التعلم الآلي، بالإضافة إلى نقاط القوة الخاصة به، في التغلب على العديد من القيود التي تواجهها الأنظمة القائمة على البلوك تشين. عندما يتم دمج هاتين التقنيتين (التعلم الآلي وتقنية البلوك تشين)، يمكن إنتاج حلول مفيدة وعالية الأداء.

التعلم الآلي في التطبيقات المستندة إلى البلوك تشين

تتمتع خوارزميات التعلم الآلي بقدرات تعليمية مذهلة، ويمكن استخدامها لجعل البلوك تشين أكثر ذكاءً من أي وقت مضى. حيث يساهم هذا الاتصال في أمان دفتر الأستاذ اللامركزي في البلوك تشين. علاوة على ذلك، يمكن الاستفادة من قدرة الحوسبة للتعلم الآلي لتقليل الوقت المستغرق للحصول على أرقام عشوائية ذهبية، وكذلك لتحسين توجيه مشاركة البيانات. علاوة على ذلك، قد نستغل خصائص بنية البيانات اللامركزية لتكنولوجيا البلوك تشين لإنشاء نماذج أقوى للتعلم الآلي.

للتنبؤ أو تحليل البيانات، يمكن لنموذج التعلم الآلي الاستفادة من بيانات شبكة البلوك تشين. كمثال، يمكننا إلقاء نظرة على التطبيقات الذكية القائمة علي البولك تشين. تساهم المستشعرات والأجهزة الذكية وأجهزة إنترنت الأشياء وسلسلة الكتل في التطبيقات في عملية جمع البيانات. يتم توظيفهم كجزء من نموذج التعلم الآلي، وهو جانب جوهري من التطبيق. يمكن استخدامه لتحليل البيانات في الوقت الفعلي أو التنبؤ بها.

نظرًا لأن البيانات الموجودة في الشبكة لا تحتوي على قيم مفقودة أو تكرار أو ضوضاء، وهي حاجة لنموذج التعلم الآلي لتحقيق دقة أعلى، فإن تخزين البيانات في شبكة البلوك تشين يساعد على تقليل عدم دقة نموذج التعلم الآلي.

مزايا التعلم الآلي المتكامل

يمكن أن توفر نماذج التعلم الآلي في تقنية البلوك تشين عددًا من المزايا مثل:

• عند محاولة تحديث البلوك تشين، يمكن لأي مستخدم مصرح له التحقق بسرعة من هوية المستخدم.
• يمكننا تمكين تقنية البلوك تشين لتوفير مستوى عالٍ من الأمان والثقة باستخدام التعلم الآلي.
• يمكن أن تساعد نماذج التعلم الآلي في الجدوى طويلة المدى للأحكام والشروط الموضوعة مسبقًا.
• يمكننا تكييف نموذج التعلم الآلي مع بيئة سلسلة البلوك تشين.
• يمكن أن تساعد النماذج في استخراج البيانات المفيدة من المستخدمين. حيث يمكن حسابها في الوقت الفعلي وتتم مكافأة المستخدمين وفقًا لذلك.
• قد نقوم أيضًا بتحليل أجهزة الأجهزة المختلفة باستخدام إمكانية تتبع تقنية البلوك تشين بحيث لا ينحرف نموذج التعلم الآلي عن مسار التعلم لتوزيعها في البيئة.
• في سياق البلوك تشين، قد نصمم آلية دفع في الوقت الحقيقي وجديرة بالثقة.

تطبيق نظام التعلم الآلي وتكامل البلوك تشين

يمكن استخدام التعلم الآلي وتكامل البلوك تشين بعدة طرق مثل: