基于区块链的机器学习模型创建方案 - 简书
基于区块链的机器学习模型创建方案
摘要： 区块链不仅会改变人工智能获取数据的方式，也会影响模型的创造！通过基于区块链市场产生的数据训练出的机器学习模型有可能成为世界上最强大的人工智能。它们结合了两个强大的原始资源：私人机器学习，允许在不透露敏感私人数据的情况下进行训练，以及基于区块链所带有的激励机制，这些激励机制允许这些系统可以吸引最佳数据和模型，使其更加智能化。其最后导致的结果是开放的市场，任何人都可以出售他们的数据并保持其数据的私密性，而开发人员则可以使用激励措施为他们的算法吸引最佳数据。译者注：著名的华人物理学家张首晟也曾表示过区块链可以很好的解决人工智能需要大量的数据的难题。起源这个想法的基础是在2015年与理查德· 中获得的。Numerai是一家对冲基金，它将加密的市场数据发送给任何想要竞争模拟股市的数据科学家，然后根据他们打造的模型性能的良好程度进行不同级别的奖励。创建：举个例子：我们试着创建一个完全分散的系统，用于在分散交易所交易加密货币。这是未来的一个方向：数据：数据提供者可以获取数据并将其提供给建模人员。模型构建：建模者选择要使用的数据并创建模型。训练是使用安全的计算方法完成的，该方法允许模型在不暴露底层数据的情况下进行训练。元模型：构建元模型是基于考虑每个模型的算法创建的。使用元模型：智能合约通过分散交换机制在链上以编程方式进行元模型交易。分配收益/损失：经过一段时间后，交易产生利润或亏损。这种利润或损失是根据元模型的贡献者分成多少，这取决于他们制作多少智能元素。然后，模型转向并对其数据提供者执行类似的分发/股权削减。可验证的计算：每个步骤的计算是集中式的，但可以使用像这样的验证游戏进行验证和挑战，或者使用安全的多方计算进行分散。托管：数据和模型要么托管在上，要么托管在安全的多方计算网络中，因为链上存储将会过于昂贵。
是什么让这个系统强大？吸引全球最佳数据：吸引数据的激励措施是系统中最有效的部分，因为数据往往成为大多数机器学习的限制因素。比特币就是以同样的方式，通过开放式激励机制创建了一个全球计算能力最强的紧急系统，适当设计的数据激励结构将为你的应用程序带来世界上最好的数据。关闭数千或数百万个数据来源的系统几乎是不可能的。算法之间的竞争：在以前不存在的地方创建模型/算法之间的公开竞争，使用数千种竞争新闻源算法来分散Facebook。奖励的透明度：数据和模型提供商可以看到他们获得了他们提交的公平价值，因为所有计算都是可验证的，使他们更有可能参与。自动化：在链上直接生成值并在令牌中直接生成值创建了一个自动化的，不受信任的闭环。网络效应：数据提供者和数据科学家多面的网络效应使系统自我强化。它的表现越好，吸引的资金就越多，这意味着更多的潜在支出，这吸引了更多的数据提供者和数据科学家，他们使系统变得更加智能化，从而吸引更多的资金。安全计算：安全的计算方法允许模型在数据上进行训练而不会泄露数据本身。目前使用和研究的安全计算有三种主要形式：同态加密（HE），多方安全计算（MPC）和零知识证明（ZKPs）。多方安全计算是最常用的专用机器学习计算方式，作为同态加密往往过于缓慢。安全计算方法是处于计算机科学研究的前沿技术，它们通常比常规计算慢几个数量级，但近年来一直在改进。终极推荐系统：为了证明私人机器学习的潜力，想象一下名为“终极推荐系统”的应用程序。它会监视你在设备上执行的所有操作：你的浏览记录、你在应用中执行的所有操作、手机上的图片、位置数据、消费记录、可穿戴传感器、短信、家中的相机。然后给你推荐：你应该访问的下一个网站、阅读文章、听歌或购买产品，这个推荐系统会非常有效。比谷歌，Facebook或其他任何现有的数据孤岛都要多，因为它对你更了解，它可以从你的私人数据中学习。与以前的加密货币交易系统的例子类似，它可以通过允许一个专注于不同领域的模型市场（例如：网站推荐，音乐）竞争访问你的加密数据并向你推荐某些东西，甚至可能为你提供数据。目前的方法来自Algorithmia Research的一个简单结构将模型的精确度设置为高于某个回测阈值：
由Algorithmia Research创建机器学习模型的简单构造
Numerai目前采取三个步骤：它使用加密数据（尽管不完全同态），它将众包模型结合到元模型中，并根据未来表现奖励模型，而不是通过回溯测试。还有一些人正在开始构建安全的计算网络。Openmined正在创建一个多方计算网络，用于在Unity上训练机器学习模型，该网络可以在任何设备上运行，包括游戏控制台（类似于家中的Folding），然后扩展以确保MPC的安全。最终状态将是相互拥有的元模型，它使数据提供者和模型创建者的所有权与他们做出更聪明的决定成比例。这些模型将被标记化，随着时间的推移可以派发股息，甚至可能受到训练者的支配。这是一种互相拥有的蜂巢式思维。启示首先，分散式的机器学习市场可以消除目前科技巨头的数据垄断。在过去的20年中，他们将互联网上的主要价值创造源头标准化和商品化：专有数据网络和围绕它们的强大网络效应。结果——价值创造从数据转移到算法。第二，他们创造了世界上最强大的AI系统，通过直接的经济激励为他们吸引最好的数据和模型。他们的力量通过多方面的网络效应而增加。随着Web 2.0时代的数据网络垄断变得商品化，它们似乎成为下一个重新聚合点的理想选择。第三，正如推荐系统的例子所显示的，搜索是颠倒的——不是我们在找产品而是产品再找我们。每个人都可能有个人策略市场，推荐系统在竞争中将最相关的内容放入其供稿中，并且相关性由个人定义。第四，它们使我们能够从Google和Facebook等公司获得的服务是一样的，并且不会泄漏我们的数据。第五，机器学习可以更快地推进，因为任何工程师都可以访问开放的数据市场，而不仅仅是大型Web 2.0公司的一小部分工程师。挑战首先，安全计算方法目前非常缓慢，机器学习的计算成本太高。另一个好消息是科学界对安全计算方法的兴趣已经开始出现，性能正在不断提高。其次，计算为元模型提供的一组特定数据或模型的值是很难，清理和格式化众包数据是具有挑战性的。最后，具有讽刺意味的是，创建这种系统的广义构造的商业模式不如创建个体实例那么明确，这似乎是很多新的加密原语。结论私人机器学习与区块链激励相结合，可以在各种应用中创造出最强大的机器智能。随着时间的推移，可以解决很多重大的技术挑战。他们的长期潜力是巨大的，他们是可怕的：他们引导自己存在、自我强化、训练私人数据、并且几乎不可能关闭。无论如何，它们将是加密货币如何缓慢地进入每个行业的又一例证。本文由@阿里云云栖社区组织翻译。文章原标题《blockchain-based-machine-learning-marketplaces》作者：Fred Ehrsam译者：虎说八道
审校：袁虎。详细内容请查
汇集阿里技术精粹，http://yq.aliyun.com
欢迎关注：
官方微博@阿里云云栖社区
官方微信号 yunqiinsight
微信 《基于区块链的应用系统开发方法研究》本文发表于《软件学报》，转自：德先生（D-Technologies），作者：蔡维德, 郁 莲, 王 荣, 刘 娜, 邓恩艳中文引用格式: 蔡维德,郁莲,王荣,刘娜,邓恩艳.基于区块链的应用系统开发方法研究.软件...
通过来自区块链市场的数据，训练出来的机器学习模型，有可能创造出世界上最强大的人工智能。 它们将两种原语的天然优势结合起来:私有机器学习——允许对敏感的私人数据进行训练，而不会泄露私人数据；基于区块链的激励机制——这使得这样的系统能吸引最好的数据和模型，使系统变得更聪明。 其...
1 伟大的开拓者-比特币 1) 比特币产生
2008年，中本聪（Satoshi Nakamoto）发表了一篇题为“比特币：一种点对点的电子现金系统”的论文描述了比特币的模式。比特币和法定货币相比，比特币没有一个集中的发行方，而是由网络节点的计算生成；比特币可以全世界...
全球首个区块链工业应用项目 ZPC:一个基于工业贸易区块链技术的去中心化应用平台 目录 引言 1概述 1.1分布式账本应用 1.2工业4.0是什么 工业贸易链是什么 工业贸易链的优势是什么 1.3ZPC是什么 1.4ZPC面向哪些用户 2 设计理念 2.1完备脚本 vs工业...
区块链技术的典型应用 1 伟大的开拓者-比特币 1) 比特币产生
2008年，中本聪（Satoshi Nakamoto）发表了一篇题为“比特币：一种点对点的电子现金系统”的论文描述了比特币的模式。比特币和法定货币相比，比特币没有一个集中的发行方，而是由网络节点的计算...
除了清北复交这样人人都知道实力超群的高校之外，一般来说我们都会根据校名来大概了解一所高校大概是在哪，什么类型，以及水平在什么级别。 但也有不少典型“名不副实”的高校，校名相当有误导性，甚至不少同学在报考时也糊里糊涂地填上了志愿，结果接到录取通知书时才追悔莫及。 那么，国内有...
你送我的第一份礼物 张影见许清一直盯着顾晨，就把手往许清眼前晃了晃，有点难过的说：“姐，你也看我一眼啊，我比顾晨帅多了，看着更养眼。” 许清有点尴尬的咳嗽了一声，转头问身边的张影：“你怎么知道我要来啊？” 张影顿时满脸的委屈，弱弱的说：“虽然顾晨是你教官，我不...
根据作家赵乾乾同名小说改编的网剧《致我们单纯的小美好》11月初在腾讯视频播出，以破25亿的超高点击量收官，剧中全能学霸、帅气校草的人设也让首度担纲男主角的胡一天火速走红。剧情代入感强烈，江辰的人设，“满足了所有少女对初恋的想象”。一部《河神》火了李现，《白夜追凶》则让潘粤明...
想再向温柔与可爱借点你 再把你写到星子思念的眼睛里 听到你的声音时 孤独会替我说 贪慕你时 公里、时差、雨季 都好似有变成双倍幸福的能力
不管沧桑几何 你都在我心上无法逝去 大千世界/我只会为你漂泊无依 宁愿如此/单薄的寓意 水流长 岸边花 为有缘人开 来去开落 自有会意 亦知晓/人间忙碌/一不留神 失散/在人间不可寻 打乱从前/一张笑面 不管岁月如何不轻饶我 我记得你存在过/呼吸里/有你独一份的清晰 有何关...区块链与机器学习如何创造出最给力的人工智能？
招聘信息：
通过基于区块链市场的数据训练获得机器学习模型，能够有潜力来创造世界上最具影响力的人工智能。他们将两个部分组合起来：私有机器学习，这可以进行在私密信息上进行训练，而且不用泄露信息，同时基于区块链给予激励，这样做可以让这些系统吸引最好的数据和模型，让它们更加聪明。最后的结果会组成一个开放式的市场，任何人可以售出他们的数据并且保留私密数据，同时开发人员也可以通过激励为他们的算法吸引最好的数据。建造这些系统是非常具有挑战性的，所需要的建造基石也正在创建，但是从现在的简单初始版本看起来，这是有可能的。我相信这些市场会将我们从现在的Web 2.0时代转移到代码和算法开放竞争的Web3.0时代，并且这些算法和数据都可以直接获得收益。起源这个想法来自于2015年和来自Numerai基金的Richard之间的讨论。Numerai是一个对冲基金，它会把加密货币市场的数据发送给任何想要和做股票市场模型的数据专家。Numerai将最好的模型提交到一个“元模型“，交易这个元模型，并且支付给建立这些模型平台的数据科学家费用。让数据科学家进行竞争看起来是个非常好的主意。所以这就带来了更多思考：我们能够建立一个完全去中心化版本的系统，能够应用任何场景？我认识这个答案是肯定的。创建举例来说，我们尝试在去中心化交易所上建立完全去中心化的系统来交易数字货币。这是众多潜在的创建方法之一。数据 数据提供者以数据为权益并且给模型建立者使用。模型建立建模人员选择需要使用什么数据并且创建模型。培训使用安全的计算方式进行，这也允许模型可以在不需要泄露底层数据的情况下进行训练。模型需要有不同权重。建立元模型元模型是基于考虑到每个模型权重的算法上而创建的。创建元模型是可选的—你可以想象很多模型没有和元模型结合使用。使用元模型智能合约使用元模型并且通过去中心化交易机制在链上进行交易。分发收益/损失 在一段时间后，交易会产生收益或者损失。这部分利润或者损失就会基于贡献多少分发给这个元模型的贡献者。那些做出负贡献的模型会被拿走部分或者全部的抵押资金。验证计算对每步的计算是中心化的，但是验证和挑战会使用像Truebit或者使用安全多重计算的去中心化系统。存储 数据和模型会存储在类似IPFS或者在多重角色计算网络的节点上，因为链上的存储会太昂贵。是什么驱动了这样的系统?吸引全球最好数据的激励 吸引数据的激励模式是这个系统最重要的部分，因为数据是机器学习的限制因素。同样，比特币通过开放的激励建立了世界上最强大的算力网络，合适的数据激励架构也会吸引世界上最好的数据来为你应用。并且几乎不可能禁止来源于几千或者百万处的数据。代码间的竞争 在模型/代码间创建公开的竞争，这之前从未出现过。在去中心化的Facebook上发布几千个竞争性的新闻发送算法。奖励透明 数据和模型的提供者可以看到他们获得了和提交任务相关的公平收益，因为所有计算都是可验证的，这会使得人们更加愿意参加这类项目。自动化 通过链上操作，并且直接从token上获得价值，创建了自动化和无需信任的闭环回路。网络效果 多面网络会受到用户，数据提供者和数据专家的影响，这也使得系统自我强化。系统能够表现的更好，就会吸引更多的资本，这也意味着更有潜力的回报，会吸引更多的数据提供者和数据专家，他们会让系统更加智能，从而吸引更多资本，形成良性循环。隐私除了以上所说的点，一个主要的功能就是隐私性。它可以让1）用户提交太隐私并且不能分享的数据 2）防止数据的经济价值和模型被破坏。如果让非加密数据公开，数据和模型就可以免费复制并且被别人使用，但是那些人却没有作任何贡献（“搭便车”问题）解决这个问题的部分方案是将数据销售隐私化。尽管买家选择重新销售或者释放数据，它的价值也会随时间减少。但是，这种方法限制了短期使用案例，并且也还是存在典型的隐私问题。因此，更为复杂但是有效的解决方案就是使用某种安全计算方法。安全计算安全计算方法让模型可以在不泄露数据本身的基础上进行训练。现在使用和研究的安全计算方法有3种方式：同态加密（HE）, 多方安全计算（MPC）和零知识证明（ZKPs）。多方计算目前是私人机器学习使用最广泛的算法，因为同态加密太慢，而且对于如何将零知识证明加入到机器学习中也不是很明显。安全计算方法是计算机科学研究的前沿。他们通常会比普通的计算慢到指数级，体现了这个系统的瓶颈，但是这些年提高了很多。终极推荐系统为了描述私人机器学习的潜力，假设有一个叫做“终极推荐系统”的app。它可以通过你的设备看到你在做的任何事情：你的浏览历史，你在app上做的任何事情，手机里面的图片，定位数据，消费记录，可穿戴传感器，信息内容，你家里的摄像头，AR眼睛上的摄像头等等。然后它会给你建议：你应该访问的下个网站，需要阅读的文章，要听的音乐或者是要买的产品。这个推荐系统会非常有用。谷歌，Facebook或者其他现有的数据库可能都不会有这样的系统因为它对于你有最大的纵向视图，并且这个系统可以从你的私密不可泄漏的信息中学习。和之前说到的数字货币交易系统的案例类似，它会通过关注不同领域的模型（例如：网站推荐，音乐）来运作，进行竞争来获得用户加密数据的准入以及像用户进行推荐，也许甚至是因为用户贡献了数据以及对推荐的东西进行专注而像他们付费。谷歌的联合学习和苹果的差分隐私是这个私人机器学习方向的一个步骤，但是仍然需要信任，不会允许用户直接检验安全性，并且让数据保持隐秘。什么样的方案可能会首先实行？我无法非常精确地说明什么样的构造是最好的，但是我有一些想法。我用来评估区块链方案的一个准则是：从物理原生，到数字原生再到区块链原生的一系列研究，越区块链原生，那么就越好。越不那么区块链原生，那么就需要更多的第三方介入，使得增加复杂性和减少使用与其他系统作为构建块的易用性。在这儿，我认为如果系统中价值创造是合格的，那么这意味着系统更可能会成功运行—直接来说就是以法币的方式，更好的选择就是代币。这样就会完成一个纯粹，闭环的系统。可以将之前的加密货币交易系统和X光线肿瘤识别系统相比较。对后者来说，你需要说服保险公司X光线模型是由价值的，并且去协商多么有价值，然后相信一小部分现在的人从而严重模型的成功/失败。这并不是说社会使用数字原生系统的正和情况不会发生。就像之前提到的推荐系统也会非常有用。如果和数字市场联系，有另一种使用案例是模型可以在链上进行代码运行，并且系统的奖励是代（对于数字市场案例而言），这样会会创造一个纯粹的闭环。现在看起来可能还不是很明朗，但是我期待基于区块链的原生任务会随着时间而逐渐扩大。影响首先，去中心化机器学习市场可以去除现有技术巨头对数据的垄断。他们在过去20年标准化以及商品化了互联网价值创造的主要资源：专有的数据网络和他们周边的强大网络效应。因此，价值创造从数据往算法层面开始转移。技术上的标准化和商业化循环，我们现在正处在互联网时代价值垄断的末尾。换句话说，他们为AI创造了一个直观的商业模式。其次，去中心化机器学习市场创造了世界上最具力量的AI系统，通过直接的经济激励吸引了世界上最好的数据和模型。他们的强处随着多方网络的效率而增强。由于互联网2.0时代数据网络垄断成为商业化，他们看起来像是下个重新聚合点的候选人。可能我们还需要几年时间，但是这个方向是正确的。第三，就像推荐系统展示的那样，搜索发生了倒置。人们不会去搜索产品，而是产品进行搜索同时竞争为人们服务。每个人也许都有自己喜爱的市场，推荐系统就可以将最相关的内容展示，并且这些内容和个人定义的很相关。第四，去中心化机器学习市场可以让我们获得和Google和Facebook同样的收益，并且还不需要给出我们的数据。第五，机器学习可以更快速地发展，因为任何工程师都可以进入到开放的市场获取数据，而不是只有在Web2.0时代的那几所大公司的小群体工程师。挑战首先，安全计算模型现在运行速度很慢并且机器学习在计算方面已经很昂贵了。另一方面，安全计算的性能也在逐渐提升。我也看到一些方案可以在过去6个月内完成HE,MPC和ZKP的重大性能提升。计算出特定的数据或者模型值并提供给元模型是很困难的。清理和格式化拥挤的数据是具有挑战性的。我们希望看到工具，标准化和小型企业能够联合解决这个问题。最后，创建这种系统的广义构造的业务模型比创建一个单独的实例更不明朗。这对于很多新的加密事物都是正确的，包括精选市场。结论私人机器学习和区块链激励的组合可以在广泛不同的应用中创造最强的机器智慧。但是仍然有几个非常严重的技术挑战。他们的长期潜力是巨大的，并且会改变现有大型互联网公司拥有数据的现状。这其实也有点恐怖，因为这类系统可以存在，自我增强，消费私密数据，并且几乎不可能被关闭，让我在想是否创造他们会召唤个更加强大的摩洛克。不论如何，这是加密货币如何缓慢发展，然后突然进入任何行业的另一个案例。
微信扫一扫
订阅每日移动开发及APP推广热点资讯公众号：CocoaChina
您还没有登录！请或
点击量3431点击量3370点击量2753点击量2667点击量2080点击量1736点击量1648点击量1632点击量1590
&2018 Chukong Technologies,Inc.
京公网安备89大数据、AI、区块链和机器学习是塑造新业务世界的技术大数据、AI、区块链和机器学习是塑造新业务世界的技术ITStar2007百家号世界经营方式正在快速变化，已经从传统的广告、无聊的办公工具、营销和销售时代跃升到几乎每个数字数据都有强大的媒体元素时代。今天，全球发展最重要的成分是数据，而控制大部分世界数据的大赛的比赛似乎都是由GAFA（Google，Amazon，Facebook和Apple）赢得的，包括与他们类似的企业赢得的。与此同时，世界仍然在以惊人的速度生产巨量数据，在目前的情况下，这些数据所蕴含的潜力更加令人惊叹。学好大数据成为主流问题。（ 加本猿微信号 TBanna521 ，让我们在大数据学习之路上擦出更多火花 ）大数据是与具有无限数据集和信息的大多数公司相关联的词，数据可以很容易地生成，并且当事情顺利进行时，它们可以以量子速率增长，如果没有正确组织可能会变成混乱。然而，由于数据增长，有趣和美丽的解决方案正在爆发各方面，迫使科学家们提出更加辉煌的算法和企业家更加突破性的解决方案。随着数据创建和消费的增长，它只表明将有更多的数据发展。区块链是底层技术，可以为比特币提供支持。近来，它已经成为网络安全，IOT，数字分类帐和其他数据技术的前沿。尽管由于其巨大的潜力和无数次的应用，许多研究和投资仍然在推进这项技术的进步。好消息是，成为一个巨大的营销工具只有几年的时间。自从互联网发明以来，Blockchain也被许多人所忽视，成为最重要的技术突破，这将是未来几年许多企业的重要组成部分。AI和机器学习听起来是非常未来的，令人很多底层从业者惶恐，但是它是最友好的，看到机器人以病毒方式接管网络空间。毫无疑问，这项技术的力量。AI正在实际使用中，与日常生活活动密不可分，从银行，健康，交通防御等几个领域获得相关性。随着广泛和几乎无休止的应用的增加，人们在自动化世界。因此，无论是区块链，大数据，预测分析，AI还是机器学习都很重要，这些技术互通有无，因为它们都需要彼此成为有效的解决方案。所以当大多数人听到这些术语时，人工智能技术或先进技术是什么，“是的，相当先进”，但是应该想到的是这些技术在所有业务领域的变革力量，营销，销售，客户服务，成长黑客等，对人类的明显益处，大数据也是最终解决方案。 现在几乎所有的电子设备都变得聪明了，企业通过数据分析迅速占领行业的风口浪尖，企业已经变得具有竞争力和技术性，所以新一代的销售队伍是能够通过技术有效销售的。 根据趋势，这有助于我们了解为什么人们与采用AI解决方案的企业更为方便地进行交互。 （
大数据学习资源及免费木乃伊及干货视频资料请加微信号：TBanna521
）本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。ITStar2007百家号最近更新：简介:ITStar专注打造互联网高端人才作者最新文章相关文章浅谈区块链中的机器学习
编辑｜Vincent
现代性带来了新的、突破性的东西，这些东西能够改变世界。现实世界的问题不能通过应用简单的、传统的算法和方式来解决，所以软件创造者们必须使用新的技术。机器学习就是这些解决方案中的一种。
虽然在传统意义上的机器学习的基础可以回溯到 20 世纪 40 年代晚期，这项技术本身直到最近才开始兴起，它得益于用来训练系统的可用计算能力的迅速增长。
谈到智能市场分析系统，使用机器学习工具能够排除掉很多传统方法的劣势。Cryptics 平台积极利用机器学习的方法来创建系统，用来分析密码市场与算法交易。这让它能够提高系统运行所得数据的可靠性，从而降低风险、节省投资者的资金。
下面我们尝试用简单的语言向读者解释最有趣的机器学习方法之本质，以及在实践中应用这些解决方案的案例。
用神经网络的时间序列的统计分析
在分析加密货币的交易信息时，有两种类型的数据必须用分析系统来处理。第一种类型是通过交易的 API 直接获取的原始数据。这些数据通常由数值组成，可以用数学的方式和统计方法进行分析，它们通常具有有序的结构。
但还有些信息，其选择的原则标准并没有被明确定义。举个例子，那些从不同信息源而来的信息，比如从评级机构、社交网络来的信息，关于某特定产品中投资者的兴趣等级的信息等。
一般来说，为了获取想要的结果，就必须要分析整套数据，必须进行规律性的识别。为了达到这个目标，Cryptics 系统就用时间序列的统计分析技术配合机器学习算法来实现。
在极端简单的单词中，算法将会把特定的对象分配到每一种数据中，它们可以被一组描述其状态的参数来表示。所有对象的连接集都由神经网络使用 Kohonen 映射法来分析。这就让算法解决了找出相似对象并将它们分组的问题。
资本资产定价模型和风险评估
资本资产定价模型（CAPM）是一种用来评估金融资产利润率的模型。这个模型的本质是假设存在一个高度流动性的资产市场，举个例子，一种加密货币，它能得出结论，即所需的利润金额并不是完全由当前资产的特定风险特征等级决定的，就像加密货币整体的利润金额由一般风险特征决定那样。
使用这个模型，并结合机器学习的方法，Cryptics 就能够以足够高的准确度来实时分析某特定加密行为的盈利能力和风险了。
集成学习者
使用集成学习者的基础在于这样一个想法，即在同一个数据样本中学习几个基本的对象，并使用不同对象的结果的联合来预测后续更改的加密机制。这个方法的数学基础就是十八世纪早期制定的陪审团审判定理。
根据这个定理，大多数参与者在经过分析后做出的决定最有可能是正确的。这就让这个网络能够分析对汇率变化几乎没有影响的市场指标，并在这些指标的基础上制定一个解决方案，这样总数据样本里的错误将小于分别应用每一个指标产生的错误。
Q-learning
Q-learning 或者说强化学习，它能够用反馈的方法改善神经网络的表现。根据算法的结果，形成效用函数。关于这个功能的结果，该算法会接收到关于以往经验的数据，这就可以排除故意丢失事件发展的某些细节。
当然，这只是机器学习冰山的一角，关于整个 Cryptics 子系统和在框架中使用的技术方法不可能在这一篇文章中概括。每一个有具体工具和公式、计算的广泛话题和描述都需要很多篇幅来解释。
使用机器学习工具能够让我们的产品大幅改善其算法的工作效果，从而对整个系统的效率提升产生积极的影响。
https://medium.com/cryptics/machine-learning-in-blockchain-technologies-5caf22ebab35
分析海量视频中的违规内容，七牛如何构建弹性深度学习计算平台
责任编辑：
声明：该文观点仅代表作者本人，搜狐号系信息发布平台，搜狐仅提供信息存储空间服务。
今日搜狐热点}