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Questa è una domanda frequente nei colloqui per le posizioni di Data Scientist, Quindi leggi con attenzione questo articolo! La causa delle scarse prestazioni nell'apprendimento automatico è l'overfitting o l'underfitting dei dati. In questo post scoprirai il concetto di generalizzazione nell'apprendimento automatico e i problemi di overfitting e underfitting che lo accompagnano. Rendiamo semplice il machine Learning per un minuto L'apprendimento automatico supervisionato è meglio inteso come approssimazione di una funzione target (f) che mappa le variabili di input (X) su una variabile di output (Y). Y = f(X) Questa caratterizzazione descrive la gamma di problemi di classificazione e previsione e gli algoritmi della macchina che possono essere utilizzati per affrontarli. Una considerazione importante nell'apprendimento della funzione target dai dati di addestramento è la capacità di generalizzazione del modello ai nuovi dati. La generalizzazione è importante perché i dati che raccogliamo sono solo un campione, sono incompleti e rumorosi. Cos'è una Generalizzazione nel Machine Learning? In machine learning descriviamo l'apprendimento della funzione target dai dati di training come apprendimento induttivo. L'induzione si riferisce all'apprendimento di concetti generali da esempi specifici che è esattamente il problema che i problemi di apprendimento automatico supervisionati mirano a risolvere. Questo è diverso dalla deduzione che è il contrario e cerca di apprendere concetti specifici dalle regole generali. La generalizzazione si riferisce al modo in cui i concetti appresi da un modello di apprendimento automatico si applicano a esempi specifici non visti dal modello durante l'apprendimento. L'obiettivo di un buon modello di apprendimento automatico è generalizzare bene dai dati di addestramento a tutti i dati del dominio del problema. Questo ci permette di fare previsioni in futuro su dati che il modello non ha mai visto. Esiste una terminologia utilizzata nell'apprendimento automatico quando si parla di quanto bene un modello di apprendimento automatico apprenda e si generalizzi a nuovi dati, vale a dire overfitting e underfitting. Overfitting e underfitting sono le due principali cause di scarse prestazioni degli algoritmi di apprendimento automatico. Adattamento statistico nel Machine Learning Nelle statistiche, un adattamento si riferisce a quanto bene si approssima una funzione target. Questa è una buona terminologia da utilizzare nell'apprendimento automatico, perché gli algoritmi di apprendimento automatico supervisionati cercano di approssimare la funzione di mappatura sottostante sconosciuta per le variabili di output date le variabili di input. Le statistiche spesso descrivono la bontà dell'adattamento che si riferisce alle misure utilizzate per stimare quanto bene l'approssimazione della funzione corrisponde alla funzione target. Alcuni di questi metodi sono utili nell'apprendimento automatico (ad esempio il calcolo degli errori residui), ma alcune di queste tecniche presuppongono che conosciamo la forma della funzione target che stiamo approssimando, il che non è il caso dell'apprendimento automatico. Se conoscessimo la forma della funzione target, la useremmo direttamente per fare previsioni, invece di cercare di apprendere un'approssimazione da campioni di dati di addestramento rumorosi. Cos'è l'Overfitting nell'apprendimento automatico? L'overfitting si riferisce a un modello che modella troppo bene i dati di allenamento. L'overfitting si verifica quando un modello apprende i dettagli e il rumore nei dati di addestramento nella misura in cui influisce negativamente sulle prestazioni del modello sui nuovi dati. Ciò significa che il rumore o le fluttuazioni casuali nei dati di addestramento vengono rilevati e appresi come concetti dal modello. Il problema è che questi concetti non si applicano ai nuovi dati e influiscono negativamente sulla capacità dei modelli di generalizzare. L'overfitting è più probabile con modelli non parametrici e non lineari che hanno maggiore flessibilità durante l'apprendimento di una funzione target. Pertanto, molti algoritmi di apprendimento automatico non parametrici includono anche parametri o tecniche per limitare e vincolare la quantità di dettagli che il modello apprende. Ad esempio, gli alberi decisionali sono un algoritmo di apprendimento automatico non parametrico che è molto flessibile ed è soggetto a dati di training overfitting. Questo problema può essere affrontato potando un albero dopo che ha appreso per rimuovere alcuni dei dettagli che ha raccolto. Cos'è l'Underfitting nell'apprendimento automatico? Underfitting si riferisce a un modello che non può né modellare i dati di addestramento né generalizzare a nuovi dati. Un modello di apprendimento automatico non idoneo non è un modello adatto e sarà ovvio in quanto avrà scarse prestazioni sui dati di addestramento. L'underfitting spesso non viene discusso in quanto è facile da rilevare data una buona metrica delle prestazioni. Il rimedio è andare avanti e provare algoritmi alternativi di apprendimento automatico. Tuttavia, fornisce un buon contrasto con il problema dell'overfitting. Un buon adattamento all'apprendimento automatico Idealmente, si desidera selezionare un modello che sia una via di mezzo tra underfitting e overfitting. Questo è l'obiettivo, ma è molto difficile da realizzare in pratica. Per comprendere questo obiettivo, possiamo esaminare le prestazioni di un algoritmo di apprendimento automatico nel tempo mentre apprende i dati di addestramento. Possiamo tracciare sia l'abilità sui dati di addestramento che l'abilità su un set di dati di test che abbiamo trattenuto dal processo di addestramento. Nel tempo, man mano che l'algoritmo apprende, l'errore per il modello sui dati di addestramento diminuisce, così come l'errore nel set di dati di test. Se ci alleniamo troppo a lungo, le prestazioni sul set di dati di addestramento potrebbero continuare a diminuire perché il modello si adatta eccessivamente e apprende i dettagli irrilevanti e il rumore nel set di dati di addestramento. Allo stesso tempo, l'errore per il set di test inizia a salire di nuovo al diminuire della capacità del modello di generalizzare. Il punto debole è il punto appena prima che l'errore sul set di dati di test inizi ad aumentare in cui il modello ha buone capacità sia sul set di dati di addestramento che sul set di dati di test invisibile. Puoi eseguire questo esperimento con i tuoi algoritmi di apprendimento automatico preferiti. Questa tecnica spesso non è utile nella pratica, perché scegliendo il punto di arresto per l'allenamento utilizzando l'abilità sul set di dati del test significa che il set di test non è più "non visibile" o una misura oggettiva autonoma. Alcune conoscenze (molte conoscenze utili) su quei dati sono trapelate nella procedura di addestramento. Esistono due tecniche aggiuntive che puoi utilizzare per trovare il punto debole nella pratica: metodi di ricampionamento e un set di dati di convalida. Come limitare l'overfitting Sia l'overfitting che l'underfitting possono portare a scarse prestazioni del modello. Ma il problema di gran lunga più comune nell'apprendimento automatico applicato è l'overfitting. L'overfitting è un tale problema perché la valutazione degli algoritmi di apprendimento automatico sui dati di addestramento è diversa dalla valutazione a cui teniamo di più, ovvero quanto bene l'algoritmo si comporta su dati invisibili. Esistono due tecniche importanti che puoi utilizzare durante la valutazione degli algoritmi di apprendimento automatico per limitare l'overfitting: Utilizzare una tecnica di ricampionamento per stimare l'accuratezza del modello. Trattieni un set di dati di convalida. La tecnica di ricampionamento più popolare è la convalida incrociata k-fold. Ti consente di addestrare e testare il tuo modello k-volte su diversi sottoinsiemi di dati di addestramento e di creare una stima delle prestazioni di un modello di apprendimento automatico su dati invisibili. Un set di dati di convalida è semplicemente un sottoinsieme dei dati di addestramento che trattieni dagli algoritmi di apprendimento automatico fino alla fine del tuo progetto. Dopo aver selezionato e ottimizzato gli algoritmi di machine learning sul set di dati di addestramento, puoi valutare i modelli appresi sul set di dati di convalida per avere un'idea oggettiva finale di come i modelli potrebbero funzionare su dati invisibili. L'uso della convalida incrociata è un gold standard nell'apprendimento automatico applicato per la stima dell'accuratezza del modello su dati invisibili. Se si dispone dei dati, anche l'utilizzo di un set di dati di convalida è un'ottima pratica. Conclusione In questo post, hai scoperto che l'apprendimento automatico risolve i problemi con il metodo dell'induzione. Hai imparato che la generalizzazione è una descrizione di come i concetti appresi da un modello si applicano ai nuovi dati. Infine, hai appreso la terminologia della generalizzazione nell'apprendimento automatico di overfitting e underfitting: Overfitting : Buone prestazioni sui dati di allenamento, scarsa generalizzazione su altri dati. Underfitting : Scarse prestazioni sui dati di allenamento e scarsa generalizzazione ad altri dati Hai domande su overfitting, underfitting o questo post? Lascia un commento e fai la tua domanda e faremo del nostro meglio per rispondere.

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Ecco! Questo articolo è destinato esclusivamente al pubblico che non sa che cavolo è il Machine Learning (ML) o in italiano apprendimento automatico? Per quelli che si sentono esclusi quando vedono persone che ne parlano. Non è necessario che tu provenga affatto da un background TECH. Ti assicuro che dopo aver letto questo articolo avrai abbastanza informazioni per partecipare a discorsi casuali sul Machine Learning. Cos'è il Machine Learning ? A partire da una definizione ampia, il Machine Learning è... Una sotto area dell'Intelligenza Artificiale , ed è definito come la capacità di una macchina di imitare il modo umano intelligente di apprendere dai dati. ( Noi utilizziamo il cervello biologico, le macchine utilizzano capacità di calcolo è tantissimi dati elaborati da algoritmi e modelli statistici ) Semplice ! Esempio Pratico di Machine Learning ? Per fare un esempio, lascia che ti faccia un quiz... Il tuo obiettivo è quello di indovinare il numero associato al 9 seguendo lo schema dei numeri precedenti. Per favore affinchè tu capisca questo articolo c'è bisogno che non leggi la soluzione senza prima aver provato a capire il numero abbinato a 9. 3 – 9 4 – 16 8 – 64 9 – ? ( Indovina il prossimo senza scorrere ) Non scorrere ... Scorri solo se hai trovato la risposta... Non barare.... Come sei arrivato a 81 ??? Questo è esattamente il tipo di comportamento che stiamo cercando di insegnare alle macchine. Stiamo cercando di insegnare alle macchine a "Imparare dall'esperienza" . Gli algoritmi di apprendimento automatico utilizzano metodi computazionali per "apprendere" le informazioni direttamente dai dati senza fare affidamento su un'equazione predeterminata come modello. Gli algoritmi migliorano in modo adattivo le loro prestazioni all'aumentare del numero di campioni disponibili per l'apprendimento. I famigerati algoritmi ML trovano schemi naturali all'interno dei dati, ottengono approfondimenti e predicono l'ignoto per prendere decisioni migliori. Quali sono i tipi di tecniche di Machine Learning? Esistono vari tipi di tecniche ML ma a te basta conoscere questi due : Apprendimento supervisionato Apprendimento senza supervisione Non preoccuparti e non spaventarti! Un passo alla volta. Apprendimento supervisionato: Trova modelli (e sviluppa modelli predittivi) utilizzando sia i dati di input che i dati di output. Quindi inizialmente saremmo noi stessi ad abbinare gli Input agli output. Tutte le tecniche di apprendimento supervisionato sono sotto forma di classificazione o regressione . Classificazione : La classificazione viene utilizzata per prevedere le risposte discrete. Se un'e-mail è SPAM o NONSPAM? Se l'Italia vincerà i mondiali ? Vince, Perde, SPAM, NONSPAM sono le classi predefinite. E l'output deve rientrare tra questi a seconda dell'input. Regressione : La regressione viene utilizzata per prevedere le risposte continue, per esempio: Andamento dei prezzi di borsa, previsioni del tempo, prezzo degli immobili, numero acquisti prossimo mese sul nostro e-commerce, ecc. Ti potrebbe interessare anche : Classificatore vs Regressione quale usare? Machine learning esempi pratici Apprendimento senza supervisione: Trova i modelli basati solo sui dati di input. Questa tecnica è utile quando non sei sicuro di cosa cercare. Spesso utilizzato per l'analisi esplorativa di dati grezzi. La maggior parte delle tecniche di apprendimento senza supervisione sono una forma di analisi dei cluster. Analisi di gruppo: In Cluster Analysis, si raggruppano elementi di dati che hanno una certa misura di somiglianza basata su valori caratteristici. Alla fine quello che avrai è un insieme di diversi gruppi (supponiamo che A — Z tali gruppi). Un Data Item (d1) in un gruppo (A) è molto simile ad altri Data Item (d2 — dx) nello stesso gruppo (A), ma d1 è significativamente diverso dai Data Item appartenenti a gruppi diversi (B — Z) . Tornando al nostro esempio... Il nostro quiz è stato un esempio di apprendimento supervisionato — tecnica di regressione. Alcune applicazioni comuni di Machine Learning a cui puoi fare riferimento: Il tuo assistente personale Siri o Google utilizza ML. Le previsioni meteorologiche per la prossima settimana vengono fornite utilizzando ML. Win Predictor in un torneo sportivo utilizza ML. La diagnosi medica utilizza prevalentemente ML. E qualcosa con cui saresti familiare, ti sei mai chiesto come mai i siti multimediali ti mostrano consigli e annunci che corrispondono strettamente ai tuoi interessi? Anche loro usano Machine Learning. Per altri esempi clicca qui Spero che questo articolo ti sia piaciuto. Condividi le tue opinioni e dubbi nella sezione commenti qui sotto. Grazie per averlo letto tutto :)

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Librerie Python: le librerie sono dei pacchetti di codice che ci offrono delle funzionalità già pronte Per il nostro progetto, useremo le seguenti librerie: requests: una libreria che ci permette di inviare binari, che poi potremo convertire in formato PIL con la libreria precedente. streamlit: una libreria Per farlo, useremo Python e le librerie che abbiamo elencato prima. Per farlo, useremo Python e le librerie che abbiamo elencato prima.

Per l'estrazione del testo, gli strumenti OCR (librerie OCR) utilizzano diversi algoritmi macchina per EasyOCR – Un'altra libreria Python abbastanza popolare è EasyOCR. Come suggerisce il nome, la libreria è progettata per i principianti ed è facile da usare. Keras-OCR – Questa è una libreria open source altrettanto potente come le due librerie sopra menzionate Keras-OCR è una libreria estremamente accurata per estrarre testo con poche righe di codice.

Gli algoritmi di machine learning hanno incredibili capacità di apprendimento. Queste capacità possono essere applicate nella blockchain per rendere la catena più intelligente e sicura di quanto non lo sia già. Prerequsiti : Che cosa è il Machine Learning (ML) Cos'è il Machine Learning in 3 minuti! Spiegato in modo semplice Machine Learning Esempi di Utilizzo nella Vita di tutti i Giorni Come funzionano gli algoritmi di machine learning? L'Intelligenza Artificiale Spiegata Semplice Migliori IDE Python per il machine learning e data science Il tuo Primo Programma di Machine Learning con Python Introduzione all'Apprendimento Automatico nella BlockChain La tecnologia Blockchain ha fatto tendenza negli ultimi anni. Questa tecnologia consente alle persone di interagire direttamente tra loro attraverso un sistema altamente sicuro e decentralizzato, senza intermediari. Oltre alle proprie capacità, l'apprendimento automatico può aiutare a gestire molte limitazioni che hanno i sistemi basati su blockchain. La combinazione di queste due tecnologie (Machine Learning e Blockchain Technology) può fornire risultati utili e performanti. In questo articolo, comprenderemo la tecnologia blockchain ed esploreremo come le capacità di apprendimento automatico possono essere integrate con un sistema basato sulla tecnologia blockchain. Discuteremo anche alcune applicazioni popolari e casi d'uso di questo approccio integrato. I punti principali da trattare in questo articolo sono elencati nel sommario riportato di seguito. Cosa è la Tecnologia Blockchain ? L'idea di base alla base della tecnologia blockchain è quella di decentralizzare l'archiviazione dei dati in modo che non possano essere di proprietà o gestiti da un particolare individuo, pubblico o privato che sia. Può essere aggiornato da un foglio di transazione in cui una volta che una transazione è annotata nel foglio non può essere modificata. Successivamente, la transazione in arrivo deve essere verificata prima di entrare nel foglio da una parte di fiducia. L'unica differenza è che il nuovo set di record è controllato dall'architettura decentralizzata dei nodi. Non è necessaria alcuna parte centralizzata specifica per verificare i record. In altre parole il totale del tuo conto bancario e il tuo estratto conto è in un server di una banca, se invece hai un "conto nella blockchain" questi dati sono distribuiti tra tutte le persone che hanno un "conto nella blockchain". Quindi se il server della banca viene hackerato e cancellato il backup tu perdi tutto, giusto? Nella blockchain per riuscire in questo attacco dovrei hackerare contemporaneamente tutti i dispositivi connessi alla blockchain ( solitamente si parla di milioni di dispositivi ). Anche se il meccanismo della tecnologia blockchain è complesso e può essere considerato come l'insieme di vari blocchi che sono collegati tra loro dove viene mantenuto il flusso di dati. In questa catena, il blocco attuale mantiene l'hash del blocco precedente e così via. L'utilizzo di questo tipo di meccanismo blockchain di sistema si rende tracciabile in termini di dati e transazioni. Invece di questo, sono resistenti alle modifiche in cui la blockchain più vecchia non può essere modificata e tuttavia ci sono modifiche eseguite nel blocco, il che significa che le modifiche nel loro hash. Da cosa è composta la Tecnologia Blockchain ? Una blockchain è composta da tre componenti importanti che sono elencati di seguito: Blocchi: come suggerisce il nome, la blockchain è composta da molti blocchi in cui ogni blocco ha tre elementi di base: Dati Nonce che è un numero intero a 32 bit. Viene generato casualmente con la generazione di un blocco, che provoca la generazione dell'hash dell'intestazione del blocco Hash che è un numero a 256 bit molto piccolo e connesso al nonce Ogni volta che in una catena viene creato un blocco, nonce genera l'hash crittografico che viene firmato e legato ai dati nel blocco. L'estrazione dei dati dal blocco rende il nonce e l'hash slegati con i dati. Minatori: i minatori sono responsabili della creazione di nuovi blocchi sulla catena attraverso un processo chiamato mining. Come funziona la Tecnologia Blockchain ? Come spiegato sopra, ogni blocco è costituito dal suo nonce e hash univoci, e l'hash nel blocco attuale fa riferimento all'hash del blocco precedente collegato nella catena, il che rende difficile l'estrazione di un blocco, specialmente su catene di grandi dimensioni. I minatori richiedono tecniche speciali per risolvere la complessa matematica nella ricerca di un nonce responsabile della generazione di un hash accettato. Poiché il nonce è solo 32 bit e l'hash è 256, ci sono circa miliardi di possibili combinazioni di nonce e hash che devono essere estratte fino a quando non viene trovata la giusta combinazione. I minatori con la giusta combinazione sono spesso chiamati come aventi un "nonce d'oro" e questo crea un blocco da aggiungere nella catena. Dal momento che trovare i nonces richiede un'enorme quantità di tempo e potenza di calcolo. Diventa difficile apportare modifiche ai blocchi e questo rende la tecnologia blockchain resiliente ai cambiamenti . Nodi: Uno dei concetti più importanti alla base della creazione di blockchain è decentralizzare i dati in blocchi diversi. Quindi non uno in particolare può possedere tutte le informazioni. Ciò consente di rendere la catena di proprietà di diverse persone o organizzazioni. I nodi possono essere considerati come un dispositivo che contiene la copia della blockchain e fa funzionare la catena o la rete. Ogni nodo possiede una copia della blockchain e la rete è impostata per approvare qualsiasi blocco appena estratto per la catena come aggiornato, affidabile e verificato. La trasparenza delle blockchain rende difficile controllare o visualizzare ogni azione nel libro mastro. Ogni partecipante della catena ha un numero di identificazione univoco che mostra le sue transazioni nella catena. La figura seguente rappresenta la tracciabilità e la resistenza al cambiamento delle qualità di qualsiasi blockchain con la sua struttura . Capite quanto è più difficile hackerare una blockchain .... Applicazioni dell'Apprendimento Automatico basate su blockchain Ci possono essere diverse applicazioni della tecnologia blockchain, alcune di queste sono elencate di seguito: Commercio di dati sicuro Trasferimento di denaro con prevenzione frodi Sistema operativo IoT in tempo reale Monitoraggio della filiera e della logistica Scambio di criptovalute Sicurezza dell'identità personale Apprendimento Automatico e blockchain cosa devi sapere Queste capacità possono essere applicate nella blockchain per rendere la catena più intelligente di prima. Questa integrazione può essere utile per migliorare la sicurezza del registro distribuito della blockchain. Inoltre, la potenza di calcolo di ML può essere utilizzata per ridurre il tempo impiegato per trovare il nonce d'oro e anche la ML può essere utilizzata per migliorare i percorsi di condivisione dei dati. Inoltre, possiamo costruire molti modelli migliori di apprendimento automatico utilizzando la caratteristica dell'architettura dati decentralizzata della tecnologia blockchain. I modelli di machine learning possono utilizzare i dati archiviati nella rete blockchain per fare la previsione o per l'analisi dei dati. prendiamo un esempio di qualsiasi applicazione basata su blockchain intelligente in cui i dati vengono raccolti da diverse fonti come sensori, dispositivi intelligenti, dispositivi IoT e la blockchain in questa applicazione funziona come parte integrante dell'applicazione dove sui dati il ​​modello di apprendimento automatico può essere applicato per analisi o previsioni dei dati in tempo reale. La memorizzazione dei dati nella rete della blockchain aiuta a ridurre gli errori dei modelli ML perché i dati nella rete non avranno valori mancanti, duplicati o rumore, che è un requisito primario per il modello di apprendimento automatico per fornire la maggiore precisione. L'immagine seguente è una rappresentazione dell'architettura per l'adattamento dell'apprendimento automatico in un'applicazione basata su l'apprendimento automatico e blockchain. Vantaggi dell'apprendimento automatico nelle applicazioni basate su blockchain Ci possono essere molti vantaggi nell'utilizzo di modelli di apprendimento automatico nella tecnologia blockchain, alcuni di essi sono elencati di seguito: L'autenticazione dell'utente di qualsiasi utente autorizzato è facile quando tenta di apportare modifiche alla blockchain. Utilizzando ML possiamo fare in modo che blockchain fornisca un'ampia gamma di sicurezza e fiducia. L'integrazione dei modelli ML può aiutare a garantire la sostenibilità dei termini e delle condizioni concordati in precedenza. Possiamo realizzare un modello ML aggiornato in base all'ambiente di catena di blockchain. I modelli possono aiutare a estrarre dati validi dall'utente finale. Che può essere calcolato continuamente e sulla base di ciò possiamo dare ricompense all'utente Utilizzando la tracciabilità del blockchain possiamo anche valutare l'hardware di diverse macchine in modo che i modelli ML non possano discostarsi dal percorso di apprendimento per cui sono assegnati nell'ambiente. Siamo in grado di implementare un processo di pagamento affidabile in tempo reale nell'ambiente blockchain. Applicazioni di Machine Learning e Sistemi Integrati Blockchain Ci possono essere molte applicazioni di machine learning e sistemi integrati blockchain. Alcuni di loro sono elencati di seguito: Servizio clienti avanzato: poiché sappiamo tutti che la soddisfazione del cliente è un'esigenza primaria di qualsiasi organizzazione che serve i clienti utilizzando un modello di apprendimento automatico o una sorta di framework AutoML su un'applicazione basata su Blockchain, possiamo rendere il servizio più efficiente e automatizzato. Trading di dati: le aziende che utilizzano blockchain per il trading di dati in tutto il mondo possono rendere il servizio più veloce utilizzando i modelli ML nella blockchain. Dove il lavoro dei modelli ML è gestire le rotte commerciali dei dati. Invece di questo, possiamo anche usarli per la convalida dei dati e la crittografia dei dati. Produzione di prodotti: nello scenario attuale la maggior parte delle grandi unità o organizzazioni di produzione ha iniziato a lavorare con procedure basate su blockchain per migliorare la produzione, la sicurezza, la trasparenza e i controlli di conformità. L'integrazione di algoritmi ML può essere più utile per elaborare piani flessibili in periodi specifici per la manutenzione dei macchinari. Invece di questa integrazione di ML può aiutare a rendere automatizzato il test del prodotto e il controllo di qualità. Città intelligenti: al giorno d'oggi le città intelligenti stanno aiutando a migliorare il tenore di vita delle persone in cui l'apprendimento automatico e le tecnologie blockchain svolgono un ruolo cruciale nella creazione di città intelligenti, ad esempio le case intelligenti possono essere monitorate da algoritmi di apprendimento automatico e personalizzazione dei dispositivi basata sulla blockchain può migliorare la qualità del sostentamento. Sistema di sorveglianza: la sicurezza è una preoccupazione importante delle persone a causa dell'aumento del tasso di criminalità nello scenario attuale. ML e blockchain possono essere utilizzati per la sorveglianza in cui blockchain può essere utilizzato per la gestione dei dati continui e ML può essere utilizzato per l'analisi dei dati. Casi d'uso di Machine Learning con tecnologia Blockchain Nello scenario odierno, ci sono varie grandi e piccole aziende che hanno implementato entrambe le tecniche integrate tra loro o integrate in diversi lavori di un sistema che sta lavorando per fornire un unico output. Alcuni dei casi d'uso dell'apprendimento automatico e della tecnologia blockchain sono elencati di seguito: IBM in collaborazione con Twiga Foods ha lanciato una strategia di microfinanziamento basata su blockchain per i fornitori di cibo. Dove hanno implementato con successo alcune tecniche di ML. in cui i dati acquistati utilizzando blockchain da dispositivi mobili vengono elaborati utilizzando tecniche di ML per determinare i punteggi di credito e prevedere l'affidabilità creditizia di diversi utenti. In modo che gli istituti di credito possano facilitare il prestito e il rimborso utilizzando la tecnologia blockchain. Porsche, una famosa azienda produttrice di automobili, è uno dei primi ad adottare la tecnologia in cui ML e blockchain sono integrati per migliorare le capacità e la sicurezza delle automobili. L'azienda utilizza la tecnologia blockchain per scambiare i dati in modo più sicuro, offrendo tranquillità ai suoi utenti; facilitando loro il parcheggio, la ricarica e l'accesso temporaneo di terzi alla propria auto. Una società con sede a New York sta anche utilizzando un'innovazione basata su blockchain per consentire la generazione e il commercio di energia per le comunità locali. La tecnologia utilizza contatori intelligenti a microgrid che funzionano sulla base di modelli di apprendimento automatico e contratti intelligenti basati su blockchain per tracciare e gestire le transazioni energetiche. Alcune altre società legate alle industrie alimentari come Unilever e Nestlé stanno utilizzando blockchain e ML per affrontare disastri alimentari come lo spreco e la contaminazione del cibo per mantenere la loro catena di approvvigionamento in modo efficiente. Conclusioni sull'apprendimento automatico e blockchain Nell'articolo, abbiamo visto una panoramica della tecnologia blockchain con i suoi componenti e applicazioni. Successivamente, abbiamo esplorato l'opportunità di integrare la tecnologia blockchain con l'apprendimento automatico. Lascia un commento per esprimere i tuoi pensieri, domande o progetti. 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