机器学习本质上是数据科学的一个分支，通过数据来寻找其中的模型。通过应用数学和统计知识，这些模型在一个称为"训练"的过程中得到优化。

虽然许多人将机器学习(ML)和人工智能(AI)与复杂和未来派的技术联系在一起——就像电影中描绘的AI反抗人类那样——但当今的现实远没有那么先进。目前大多数AI系统都依赖于"if-then"编程，只对预定义的人类指令做出响应。然而，机器学习更进一步，使模型能够自我纠正和改进。

机器学习的类别

机器学习大致可以分为以下类型：

1. 监督学习

• 依赖带标签的数据集进行训练。

• 系统通过提供的示例学习将输入映射到输出。

• 示例：通过提供带有特定特征（如腿的数量、翅膀、触角结构和身体比例）的标记数据，教机器在昆虫中识别蝴蝶。

• 经过训练后，机器可以根据学习到的模型分析新的昆虫图像，并判断它们是否是蝴蝶。

2. 无监督学习

• 无需标记数据即可工作；机器根据数据点的特征识别模式并进行聚类。

• 示例：在识别蝴蝶时，不提供标签。机器必须独立识别关键特征，如翅膀、腿和身体结构，以区分蝴蝶和其他昆虫。

• 流行的无监督学习模型包括生成对抗网络(GANs)和聚类算法。

• 局限性：无监督模型通常被视为"黑盒子"，其内部过程对开发人员来说并不完全透明。

常用机器学习算法

有许多机器学习算法，每种算法都针对特定应用场景。一些著名的例子包括：

• 神经网络

• 决策树

• 支持向量机(SVMs)

• 贝叶斯分类器

• 聚类方法

K-均值聚类是一种广泛使用且适合初学者的算法，它根据相似性将数据点分组成簇。

1.K-均值算法：一种简单的无监督聚类方法

K-均值是一种简单且广泛使用的无监督聚类算法。聚类的核心思想是基于距离或相似性对样本进行分组，将相似（或接近）的样本聚集在一起，同时将不相似（或远距离）的样本分到不同组中。K-均值的基本概念是迭代地将数据集划分为K个簇，使得每个簇的均值最小化该簇内所有点的平方误差和(SSE)。

用数学语言来说，对于一个样本集，K-均值最小化聚类的误差函数。

上面的可视化效果很好地说明了这个概念：每个蓝点或红点与其各自簇中心的方差被最小化。对于红色和蓝色簇，这两个中心点满足此划分的最小SSE条件。

示例：K = 2（将样本分为两个簇）

从视觉上看，如果我们想将图A中的绿点分成两个簇，我们可以从左上角到右下角画一条对角线。但是我们如何指导机器准确地执行这种划分呢？步骤如下：

1. 随机初始化：

在坐标系中选择两个随机点（如红点和蓝点）作为初始簇中心。对数据集中的每个点，计算它到红点和蓝点的距离。

• 将点分配给最近的簇中心：如果它离蓝点更近，就标为蓝色；如果离红点更近，就标为红色。

• 遍历所有点，直到每个点都被分配了颜色，如步骤1所示。

2. 重新计算簇中心：

重新计算每个簇的中心（簇内所有点的平均值）。调整簇中心以最小化该簇内所有点的均方误差(MSE)，如步骤2所示。

3. 重复直至收敛：

重复步骤1和2，直到簇中心稳定且过程收敛。这个迭代过程如步骤3-6所示完成。

区块链与机器学习

区块链具有两个关键属性，使其成为推进机器学习和人工智能的绝佳匹配：

1. 隐私：区块链能够在不损害敏感私有数据的情况下进行训练。

2. 激励机制：区块链独特的奖励系统允许用户通过共享数据或在链上发布模型来获得奖励。任何人都可以在保护隐私的同时出售他们的数据，开发者可以在链上发布和训练他们的模型，并获得相应的激励。

上述图片展示了技术中的标准化和商品化周期。数据垄断的时代即将结束。区块链的可访问性为更广泛参与下一个技术时代带来了机会。

机器学习中的三个关键因素是算法、计算能力和数据。亚马逊、苹果、谷歌和Facebook等科技巨头主导着计算和数据资源，使他们保持显著领先。区块链通过去中心化机器学习引入了打破这种主导地位的机会。这种转变可以将价值创造的重点从数据驱动方法转向算法驱动创新。区块链的经济激励为开发者提供了训练和优化模型的肥沃土壤，促进了算法开发者的成长。

2.1 项目概述

机器学习和区块链的整合是一个新兴但前景广阔的领域。虽然许多公司正在这个领域开发工具，但潜力仍然巨大。以下是三个值得注意的项目：

2.1.1 深脑链

深脑链成立于2017年11月，旨在建立世界上最大的区块链驱动的分布式高性能计算网络，作为5G+AI时代的关键基础设施。

• 关键组件：

1. 高性能计算网络：于2018年8月启动。

2. 区块链主网：于2021年5月20日正式启动，基于Polkadot的Substrate框架。

深脑链是少数几个在高性能计算领域实现大规模部署的区块链项目之一。它在可用性和商业化方面取得了重大进展，应用领域涵盖区块链、AI、云游戏、视觉渲染、生物制药和半导体模拟。

超过50家全球公司在其网络上部署了高性能GPU云平台，为数百家企业和数万名AI开发者提供服务。

2.1.2 Numerai

Numerai是一家利用全球匿名数据科学家社区预测未来价格的对冲基金。通过结合分布式智能、机器学习、区块链和代币化，Numerai创建了一个由集体智能驱动的全新基金管理模式。

• 数据分发：

数据科学家接收匿名化数据集作为其预测模型的输入。这些数据集可能包括宏观经济指标、商品价格或汇率等外部人员通常无法获取的专有数据。移除元数据使Numerai能够公开共享这些数据。

• 竞赛：

数据构成了创建最有效预测模型竞赛的基础。具有已知结果的历史数据有助于验证模型，而实时数据则用于关键预测。

• 评分和奖励：

预测结果上传到Numerai的"元模型"后进行评分。数据科学家根据其预测对元模型的改进程度获得奖励。

• 知识产权：

参与者保留其模型的所有权，如果他们的模型能够增强Numerai的元模型，将继续获得奖励。

2.1.3 HUMAN协议

HUMAN协议是一个去中心化框架，通过混合模型连接人工智能和机器学习，根据知识和技能奖励贡献。

HUMAN协议基于区块链构建，简化管理和结算流程，为去中心化劳动力市场创建可审计的开源基础设施，连接数据需求方与知识市场。

• 机器学习应用：

该协议直接解决机器学习中的劳动密集型任务，如手动标注和模型推理质量验证，使数据集更适合训练。

• 未来愿景：

3.结束语

除了当前的应用，HUMAN协议还为机器智能的下一次进化做好了准备，届时机器将直接向人类查询数据以完善自身。

机器学习和区块链是当今最令人兴奋的两项前沿技术。机器学习是人工智能和大数据的基础，而区块链有潜力彻底改革当前的金融架构。这两项技术都是数据驱动的，在某些研究方向上自然能够产生协同效应。

区块链提供安全高效的数据共享和分析，而机器学习利用这些数据推动技术进步。我们已经看到许多开发者在这个交叉领域开展可行的项目，更多的资源和人才正在涌入这些领域。

这些技术共同和互补的能力将继续推动彼此向前发展。乘着区块链的浪潮，掌舵机器学习之船，我们正在探索未来技术的浩瀚星辰大海！

区块链中机器学习及其应用简介