Противоположности притягиваются, так говорят. Но правдоподобно или осуществимо ли объединение этих двух мощных технологий?
Машинное обучение и блокчейн — это то, что ученые-компьютерщики назвали бы ортогональными понятиями — они существуют независимо друг от друга.
Машинное обучение исследует изучение и построение алгоритмов, которые могут учиться и делать прогнозы на основе данных.
Блокчейн — это распределенная база данных, которая позволяет создавать открытую распределенную книгу, которая может эффективно, проверяемым и постоянным способом записывать транзакции между двумя сторонами. Сама книга также может быть запрограммирована для автоматического запуска транзакций.
Таким образом, одной из областей, где две технологии могут пересекаться довольно очевидным образом (на основе традиционных моделей прикладных вычислений), является извлечение данных для шаблонов, где эти данные создаются как часть решения, использующего блокчейн, возможно, даже данные в Сама база данных блокчейна. Рассмотрим хранилище на основе блокчейна для приложения Интернета вещей, которое записывает данные датчиков с миллионов датчиков. Приложение машинного обучения может вывести интересные шаблоны из этого использования. В приведенном выше примере решение машинного обучения работает «вне полосы» от решения блокчейна, т. е. когда его операции отделены от операций приложения блокчейна.
В будущем это может измениться с введением «внутренних» алгоритмов машинного обучения, которые, например, задействуются до того, как магазин Blockchain завершит операцию. Современные (пост-Биткойн) решения Blockchain предназначены для выполнения кода, называемого «контрактами», который по сути представляет собой логику, которая запускается, когда платформа Blockchain идентифицирует интересное событие (запрос на запись записи и т. д.). В будущем платформа может включать какой-то алгоритм машинного обучения в качестве подмножества при выполнении контракта, то есть алгоритм машинного обучения будет выполняться «в группе» с контрактом.
