У цій статті описана технічна реалізація Ethereum та запропоноване рішення щодо застосування машинного навчання до мережі Ethereum для підвищення безпеки, ефективності та масштабованості. У Ethereum були внесені інновації в транзакції, механізми консенсусу, алгоритми підпису, зберігання даних та архітектуру виконання. Машинне навчання може бути застосовано до Ethereum для оптимізації обробки транзакцій, безпеки смарт-контрактів, сегментації користувачів та стабільності мережі. Моделі, такі як RFM, та алгоритми, такі як DBSCAN, можуть допомогти виявити користувачів високої цінності та налаштувати фінансові послуги. У майбутньому Ethereum може розробляти більш складні застосування машинного навчання для покращення ефективності та безпеки мережі, а навіть досягти механізмів управління, орієнтованих на штучний інтелект.
3/20/2024, 5:11:49 AM