Machine learning and blockchain are two of the most noticeable technologies in recent years. The first one is the foundation of artificial intelligence and big data, and the second one has significantly disrupted the financial industry. Both technologies are data-driven, and thus there are rapidly growing interests in integrating them for more secure and efficient data sharing and analysis. In this paper, we review the research on combining blockchain and machine learning technologies and demonstrate that they can collaborate efficiently and effectively. In the end, we point out some future directions and expect more researches on deeper integration of the two promising technologies.


翻译:机器学习和连锁是近年来最引人注目的两种技术,第一是人工智能和大数据的基础,第二是严重扰乱金融业。 这两种技术都是以数据为驱动的,因此在整合这些技术以促进更安全和高效的数据共享和分析方面的兴趣迅速增长。 在本文件中,我们审查了关于将连锁和机器学习技术结合起来的研究,并表明它们能够高效和有效地合作。 最后,我们指出了一些未来的方向,并期望对两种有希望的技术进行更深入的整合进行更多的研究。

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机器学习(Machine Learning)是一个研究计算学习方法的国际论坛。该杂志发表文章,报告广泛的学习方法应用于各种学习问题的实质性结果。该杂志的特色论文描述研究的问题和方法,应用研究和研究方法的问题。有关学习问题或方法的论文通过实证研究、理论分析或与心理现象的比较提供了坚实的支持。应用论文展示了如何应用学习方法来解决重要的应用问题。研究方法论文改进了机器学习的研究方法。所有的论文都以其他研究人员可以验证或复制的方式描述了支持证据。论文还详细说明了学习的组成部分,并讨论了关于知识表示和性能任务的假设。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ml/
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