В данной статье рассматривается техническая реализация Ethereum и предлагается решение по применению машинного обучения к сети Ethereum для улучшения безопасности, эффективности и масштабируемости. Были внесены инновации в транзакции Ethereum, механизмы консенсуса, алгоритмы подписи, хранение данных и архитектуру выполнения. Машинное обучение может быть применено к Ethereum для оптимизации обработки транзакций, безопасности смарт-контрактов, сегментации пользователей и стабильности сети. Модели, такие как RFM, и алгоритмы, такие как DBSCAN, могут помочь выявить пользователей с высокой ценностью и настроить финансовые услуги. В будущем Ethereum может разработать более сложные приложения машинного обучения для улучшения эффективности и безопасности сети, а также даже достичь механизмов управления, основанных на искусственном интеллекте.
3/20/2024, 5:11:49 AM