機器學習本質上是數據科學的一個分支，通過數據來尋找其中的模型。通過應用數學和統計知識，這些模型在"訓練"過程中得到優化。

雖然許多人將機器學習（ML）和人工智能（AI）與複雜和未來科技聯繫在一起——就像電影中描繪的AI反抗人類那樣——但當今的現實遠沒有那麼先進。目前大多數AI系統都依賴於"如果-那麼"編程，只對預定義的人類指令做出響應。然而，機器學習更進一步，使模型能夠自我糾正和改進。

機器學習的類別

機器學習大致可分為以下類型：

1. 監督學習

• 依賴於帶標籤的數據集進行訓練。

• 系統通過提供的示例學習將輸入映射到輸出。

• 示例：通過提供帶有特定特徵（如腿的數量、翅膀、觸角結構和身體比例）的標記數據，教機器在昆蟲中識別蝴蝶。

• 經過訓練後，機器可以根據學習到的模型分析新的昆蟲圖像，並確定它們是否是蝴蝶。

2. 無監督學習

• 無需標記數據即可工作；機器根據數據點的特徵識別模式並進行聚類。

• 示例：在識別蝴蝶時，不提供標籤。機器必須獨立識別關鍵特徵，如翅膀、腿和身體結構，以區分蝴蝶和其他昆蟲。

• 流行的無監督學習模型包括生成對抗網絡（GANs）和聚類算法。

• 局限性：無監督模型通常被視為"黑盒子"，開發人員無法完全透視其內部過程。

常見的機器學習算法

有許多機器學習算法，每種算法都針對特定應用。一些著名的例子包括：

• 神經網絡

• 決策樹

• 支持向量機（SVMs）

• 貝葉斯分類器

• 聚類方法

K-均值聚類是一種廣泛使用且適合初學者的算法，它根據相似性將數據點分組成簇。

1.K-均值算法：一種簡單的無監督聚類方法

K-均值是一種直觀且廣泛使用的無監督聚類算法。聚類的核心思想是基於距離或相似性對樣本進行分組，將相似（或接近）的樣本聚在一起，同時將不相似（或遠離）的樣本分到不同組。K-均值的基本概念是迭代地將數據集分成K個簇，使得每個簇的均值最小化該簇內所有點的平方誤差和（SSE）。

用數學語言來說，對於一個樣本集，K-均值最小化聚類的誤差函數。

上面的可視化效果很好地說明了這個概念：每個藍點或紅點與其各自簇中心的方差被最小化。對於紅色和藍色簇，這兩個中心點滿足此分區的最小SSE條件。

示例：K = 2（將樣本分為兩個簇）

從視覺上看，如果我們想將圖A中的綠點分成兩個簇，我們可以從左上角到右下角畫一條對角線。但是我們如何指導機器準確執行這種分區？步驟如下：

1. 隨機初始化：

在坐標系中選擇兩個隨機點（例如紅色和藍色）作為初始簇中心。對於數據集中的每個點，計算其到紅點和藍點的距離。

• 將點分配給最近的簇中心：如果它更靠近藍點，則將其著色為藍色；如果更靠近紅點，則將其著色為紅色。

• 遍歷所有點，直到每個點都被分配顏色，如步驟1所示。

2. 重新計算簇中心：

重新計算每個簇的中心（簇內所有點的平均值）。調整簇中心以最小化該簇內所有點的均方誤差（MSE），如步驟2所示。

3. 重複直至收斂：

重複步驟1和2，直到簇中心穩定且過程收斂。這個迭代過程如步驟3-6所示完成。

區塊鏈與機器學習

區塊鏈具有兩個關鍵特性，使其成為推進機器學習和人工智能的絕佳匹配：

1. 隱私：區塊鏈能夠在不損害敏感私人數據的情況下進行訓練。

2. 激勵機制：區塊鏈的獨特獎勵系統允許用戶通過分享數據或在鏈上發布模型來獲得獎勵。任何人都可以在保護隱私的同時出售他們的數據，開發者可以在鏈上發布和訓練他們的模型，並獲得相應的獎勵。

上述圖像展示了技術中的標準化和商品化週期。數據壟斷的時代即將結束。區塊鏈的可訪問性為更廣泛參與下一個技術時代帶來機遇。

機器學習的三個關鍵因素是算法、計算能力和數據。亞馬遜、蘋果、谷歌和臉書等科技巨頭主導著計算和數據資源，使他們能夠保持顯著領先。區塊鏈通過去中心化機器學習引入了打破這種主導地位的機會。這種轉變可以將價值創造的重點從數據驅動方法轉向算法驅動創新。區塊鏈的經濟激勵為開發者提供了訓練和優化模型的肥沃土壤，促進了算法開發者的成長。

2.1 項目概述

機器學習和區塊鏈的整合是一個新興但前景廣闊的領域。雖然許多公司正在這個領域開發工具，但潛力仍然巨大。以下是三個值得注意的項目：

2.1.1 深腦鏈

深腦鏈成立於2017年11月，旨在建立世界上最大的由區塊鏈驅動的分布式高性能計算網絡，作為5G+AI時代的關鍵基礎設施。

• 關鍵組件：

1. 高性能計算網絡：於2018年8月啟動。

2. 區塊鏈主網：於2021年5月20日正式啟動，基於Polkadot的Substrate框架。

深腦鏈是少數幾個在高性能計算領域實現大規模部署的區塊鏈項目之一。它在可用性和商業化方面取得了重大進展，應用範圍涵蓋區塊鏈、AI、雲遊戲、視覺渲染、生物製藥和半導體模擬。

超過50家全球公司在其網絡上部署了高性能GPU雲平台，為數百家企業和數萬名AI開發者提供服務。

2.1.2 Numerai

Numerai是一個利用全球匿名數據科學家社群來預測未來價格的對沖基金。通過結合分散式智能、機器學習、區塊鏈和代幣化，Numerai創建了一個由集體智慧驅動的全新基金管理模式。

• 數據分發：

數據科學家接收匿名化的數據集作為其預測模型的輸入。這些數據集可能包括宏觀經濟指標、商品價格或匯率等外部人士通常無法獲取的專有數據。移除元數據使Numerai能夠公開共享這些數據。

• 競賽：

數據構成了創建最有效預測模型競賽的基礎。具有已知結果的歷史數據有助於驗證模型，而實時數據則用於關鍵預測仍具不確定性。

• 評分和獎勵：

預測在上傳到Numerai的"元模型"後進行評分。數據科學家根據其預測對元模型的改進程度獲得獎勵。

• 知識產權：

參與者保留其模型的所有權，如果他們的模型能夠增強Numerai的元模型，將繼續獲得獎勵。

2.1.3 HUMAN協議

HUMAN協議是一個去中心化框架，根據知識和技能獎勵貢獻，通過混合模型連接人工智能和機器學習。

HUMAN協議建立在區塊鏈上，簡化管理和結算流程，為去中心化勞動力市場創建可審計的開源基礎設施，連接數據需求者與知識市場。

• 在機器學習中的應用：

該協議直接解決機器學習中的勞動密集型任務，如手動註釋和模型推理質量驗證，使數據集更適合訓練。

• 未來願景：

3.結束語

除了當前的應用，HUMAN協議的設計目標是實現機器智能的下一次進化，讓機器能夠直接向人類查詢數據以完善自身。

機器學習和區塊鏈是當今最令人興奮的前沿技術。機器學習是人工智能和大數據的基礎，而區塊鏈有潛力徹底改革當前的金融架構。這兩種技術都是數據驅動的，在某些研究方向上自然能夠產生協同效應。

區塊鏈提供安全高效的數據共享和分析，而機器學習則利用這些數據推動技術進步。我們已經看到許多開發者在這個交叉領域開展可行的項目，更多的資源和人才正在湧入這些領域。

這些技術共同和互補的能力將繼續推動彼此向前發展。乘著區塊鏈的浪潮，掌舵機器學習之船，我們正在探索未來科技的浩瀚星辰大海！

機器學習及其在區塊鏈中的應用簡介