La blockchain et l'apprentissage automatique sont des concepts qui se chevauchent, également appelés concepts orthogonaux. Ils se croisent et se soutiennent en plusieurs points.
Les données sont au cœur de la blockchain et de l'apprentissage automatique. Au fur et à mesure de l'introduction des mégadonnées, l'apprentissage automatique a été confronté à des défis tels que l'échelle et la distribution, pour lesquels la solution était la blockchain.
Faits marquants
- La technologie Blockchain se concentre sur la création de registres numériques sécurisés et décentralisés, tandis que l'apprentissage automatique implique la création d'algorithmes qui apprennent et s'adaptent à partir des données.
- Les applications Blockchain prennent principalement en charge les crypto-monnaies et les transactions sécurisées, tandis que l'apprentissage automatique a diverses applications dans plusieurs secteurs, notamment la santé, la finance et le marketing.
- La blockchain garantit l'intégrité et la transparence des données, tandis que l'apprentissage automatique améliore les capacités de prédiction et de prise de décision.
Blockchain contre apprentissage automatique
La différence entre Blockchain et Machine Learning est qu'une blockchain fournit à la technologie d'IA une confidentialité et une responsabilité absolues pour leurs données. D'autre part, l'apprentissage automatique est une sous-section de la technologie de l'IA qui permet à la machine de s'améliorer et de se mettre à jour automatiquement à mesure que de nouvelles données sont continuellement mises à jour.
Blockchain est une technologie qui enregistre et stocke en toute sécurité des données et des informations. C'est un levier numérique vital pour les transactions telles que les crypto-monnaies.
Chaque fois qu'une transaction se produit, elle est enregistrée et mise à jour globalement dans toutes les applications informatiques. Comme les réseaux sont hautement cryptographiques, toutes les transactions effectuées sur une blockchain sont sécurisées.
L'apprentissage automatique est un algorithme grâce auquel les machines peuvent s'améliorer et s'adapter simultanément au fur et à mesure que de nouvelles données sont ajoutées. La technologie des machines permet à la technologie de l'IA de traiter les données et d'effectuer des tâches en les utilisant.
L'apprentissage automatique utilise une grande quantité de données organisées et non organisées
Tableau de comparaison
| Paramètre de comparaison | Blockchain | Machine Learning |
|---|---|---|
| Définition | C'est un enregistrement de l'échange de données et d'informations qui sont véhiculées à travers plusieurs réseaux informatiques | C'est une étude qui calcule des algorithmes et peut développer des données et des informations par l'expérience. |
| Fonction | Stockez des données pour la technologie AI, partagez-les et accédez-y avec tous | Sanctionner les machines pour effectuer des tâches utilisant les données |
| Sécurité | Fournit une sécurité extrême aux données et aux informations | N'offre pas de sécurité |
| Responsabilité | C'est très responsable | Non responsable |
| La technologie AI | Assure la confidentialité et la responsabilité de la technologie IA | C'est une sous-section de la technologie de l'IA |
Qu'est-ce que Blockchain?
La blockchain est une technologie ou un système permettant d'enregistrer des informations de données pour la technologie de l'IA. Il stocke les données de manière si efficace qu'il est impossible de menacer les données.
C'est un levier numérique essentiel pour les transactions qui s'effectuent à l'échelle mondiale sur tous les systèmes informatiques.
Chaque étape de la chaîne contient plusieurs transactions. Chaque fois qu'une nouvelle transaction a lieu sur la blockchain, elle est enregistrée et ajoutée au registre de chaque utilisateur ou participant.
Presque toutes les principales crypto-monnaies sont alimentées par la blockchain, les crypto-monnaies étant la liste de transactions la plus élémentaire de la blockchain.
Dans une Blockchain, de nombreuses transactions sont enregistrées via une signature cryptographique modifiable, également connue sous le nom de technologie de grand livre distribué (DTL).
Blockchain populaire comme Bitcoin et Ethereum se développent et changent constamment au fur et à mesure que des blocs sont ajoutés à la chaîne, cela aide considérablement à maintenir la confidentialité et la sécurité de l'enregistrement.
Le récapitulatif des échanges qui ont lieu dans la blockchain est fondamental pour la plupart des monnaies numériques, car il permet d'effectuer des versements sécurisés entre des individus qui n'ont pas la moindre idée de l'endroit où ils se trouvent.
Les réseaux étant hautement cryptographiques, les paiements via les chaînes de blocs sont considérés comme plus sûrs et sécurisés que les transactions régulières par carte de débit ou de crédit.
Dans une blockchain, tout en effectuant des paiements, des détails privés et sensibles ne sont pas nécessaires.
C'est donc le choix le moins risqué pour ses données financières.
Qu'est-ce que l'apprentissage par machine?
L'apprentissage automatique est une sous-section de la technologie de l'IA, c'est une capacité utilisée dans la technologie de l'IA pour fournir aux machines le pouvoir d'apprendre et de s'améliorer simultanément au fur et à mesure que les données sont téléchargées et mises à jour.
Il se concentre principalement sur l'amélioration et le développement du système d'IA dans les machines.
Ce processus d'apprentissage commence par la surveillance des données et des informations qui alimentent le système. Son objectif principal est de permettre aux machines de se reconnaître et d'apprendre et d'effectuer des activités en conséquence.
L'apprentissage automatique est une stratégie importante pour plusieurs entreprises, car elles compilent les comportements et les modèles commerciaux des clients et les appliquent au développement de leur entreprise ou des services qu'elles fournissent.
Des entreprises de premier plan comme uber, google et Facebook ont fait de l'apprentissage automatique un élément clé de leurs opérations.
Il existe quatre types de base de méthodes d'apprentissage automatique, à savoir les algorithmes d'apprentissage automatique supervisés, les algorithmes d'apprentissage automatique non supervisés, les algorithmes d'apprentissage automatique semi-supervisés,
et des algorithmes d'apprentissage automatique par renforcement.
Principales différences entre la blockchain et l'apprentissage automatique
- La blockchain est un enregistrement des données et des informations qui se déroulent sur plusieurs réseaux informatiques. L'apprentissage automatique est cependant une capacité qui permet à la technologie de l'IA d'apprendre et de s'améliorer automatiquement au fur et à mesure que les données sont téléchargées et mises à jour.
- La blockchain enregistre ou stocke un grand nombre de données et d'informations pour la technologie de l'IA. Le but est de partager toutes ces données avec la masse. Cependant, la fonction de l'apprentissage automatique est de sanctionner les machines qui facilitent la technologie de l'IA pour effectuer des tâches avec précision.
- La blockchain offre une sécurité absolue des données et des informations ; L'apprentissage automatique ne prouve cependant aucune sorte d'assurance.
- La blockchain est hautement comptable et responsable des données et des informations fournies, mais dans le cas de l'apprentissage automatique, elle ne revendique aucune responsabilité de ce type, à part viser à accomplir les tâches avec précision.
- Blockchain fournit à la technologie AI une confidentialité absolue et une responsabilité des données. Alors que l'apprentissage automatique est une sous-section de la technologie de l'IA.
- https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=RHJmBgAAQBAJ&oi=fnd&pg=PR3&dq=blockchain&ots=XRuEFX3Vi4&sig=Gm5lqdwOCEKzT2zhOUFQOZM4Hko
- https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-18305-3_1
Dernière mise à jour : 15 juillet 2023
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Sandeep Bhandari est titulaire d'un baccalauréat en génie informatique de l'Université Thapar (2006). Il a 20 ans d'expérience dans le domaine de la technologie. Il s'intéresse vivement à divers domaines techniques, notamment les systèmes de bases de données, les réseaux informatiques et la programmation. Vous pouvez en savoir plus sur lui sur son page bio.
