区块链和机器学习是重叠的概念，也称为正交概念。 它们在几个点上相交并相互支持。
区块链和机器学习的焦点都是数据。 随着大数据的引入，机器学习面临着规模和分布等挑战，解决方案是区块链。
关键精华
- 区块链技术专注于创建安全、分散的数字分类账，而机器学习则涉及创建从数据中学习和适应的算法。
- 区块链应用程序主要支持加密货币和安全交易，而机器学习在多个行业有各种应用程序，包括医疗保健、金融和营销。
- 区块链确保数据的完整性和透明度，而机器学习则增强了预测和决策能力。
区块链与机器学习
当中的差异： 全面、 机器学习是区块链为 AI 技术提供绝对隐私和数据责任制。 另一方面，机器学习是人工智能技术的一个分支，它使机器能够随着新数据的不断更新而自动改进和更新。
全面、 是一种安全记录和存储数据和信息的技术。 它是加密货币等交易的重要数字杠杆。
每次交易发生时，它都会在所有计算机应用程序中进行全局记录和更新。 由于网络是高度加密的，因此通过区块链进行的所有交易都是安全的。
机器学习是一种算法，通过它机器可以在添加新数据时同时改进和适应。 机器技术使人工智能技术能够处理数据并使用它执行任务。
机器学习会占用大量有组织和无组织的数据
对比表
| 比较参数 | 全面、 | 机器学习 |
|---|---|---|
| 定义 | 它是跨多个计算机网络传输的数据和信息交换的记录 | 它是一种计算算法，可以通过经验开发数据和信息的研究。 |
| 功能 | 为人工智能技术存储数据，并与所有人共享和访问 | 制裁机器以利用数据执行任务 |
| 安保行业 | 为数据和信息提供极高的安全性 | 不提供安全性 |
| 责任 | 这是高度负责的 | 不负责任 |
| AI技术 | 为人工智能技术提供隐私和责任 | 它是人工智能技术的一个子部分 |
什么是区块链？
区块链是一种为人工智能技术记录数据信息的技术或系统。 它存储数据的效率如此之高，以至于不可能对数据造成任何威胁。
对于在全球所有计算机系统中发生的交易来说，这是必不可少的数字杠杆。
链中的每个步骤都包含多个事务。 每次在区块链上发生新交易时，它都会被记录并添加到每个用户或参与者的分类账中。
几乎所有主要的加密货币都由区块链驱动，加密货币是区块链中最基本的交易列表。
在区块链中，通过可更改的加密签名记录大量交易，也称为分布式账本技术 (DTL)。
流行的区块链，如比特币和 以太坊 随着区块被添加到链中，区块链不断发展和变化，这极大地有助于维护记录的隐私和安全。
区块链中发生的交易清单对于大多数数字货币来说是基本的，因为它提供了在完全不知道彼此下落的个人之间进行的安全分期付款。
由于网络高度加密，通过区块链进行的支付被认为比常规借记卡或信用卡交易更安全可靠。
在区块链中，虽然支付是保密的，但不需要敏感的细节。
因此，对于一个人的财务数据来说，这是风险最小的选择。
什么是机器学习？
机器学习是人工智能技术的一个分支，它是人工智能技术中的一种能力，随着数据的上传和更新，为机器提供学习和改进的能力。
它主要关注机器中人工智能系统的改进和发展。
这种学习过程始于对系统输入的数据和信息的监视。 它的主要目标是让机器识别和学习自己并相应地执行活动。
机器学习是一些公司的重要战略，因为他们收集客户的行为和业务模式，并将其应用于发展他们的公司或他们提供的服务。
优步、谷歌和 Facebook 等领先公司已将机器学习作为其运营的关键部分。
机器学习方法有四种基本类型，即监督机器学习算法、无监督机器学习算法、半监督机器学习算法、
和强化机器学习算法。
区块链和机器学习之间的主要区别
- 区块链是跨多个计算机网络发生的数据和信息的记录。 然而，机器学习是一种使人工智能技术适合在数据上传和更新时自动学习和改进的能力。
- 区块链为人工智能技术记录或存储了大量的数据和信息。 目标是与大众共享所有这些数据。 然而，机器学习的作用是制裁那些有利于人工智能技术准确执行任务的机器。
- 区块链提供数据和信息的绝对安全； 然而，机器学习并不能证明任何形式的保证。
- 区块链对所提供的数据和信息负有高度责任，但在机器学习的情况下，除了旨在准确完成任务外，它不承担任何此类责任。
- 区块链为 AI 技术提供绝对隐私和数据责任制。 而机器学习是人工智能技术的一个子部分。
- 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
最后更新时间：15 年 2023 月 XNUMX 日
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Sandeep Bhandari 拥有塔帕尔大学计算机工程学士学位（2006 年）。 他在技术领域拥有 20 年的经验。 他对各种技术领域都有浓厚的兴趣，包括数据库系统、计算机网络和编程。 你可以在他的网站上阅读更多关于他的信息 生物页面.
