Cet article présente la mise en œuvre technique d'Ethereum et propose une solution pour appliquer l'apprentissage automatique au réseau Ethereum afin d'améliorer la sécurité, l'efficacité et la scalabilité. Des innovations ont été apportées aux transactions d'Ethereum, aux mécanismes de consensus, aux algorithmes de signature, au stockage des données et à l'architecture d'exécution. L'apprentissage automatique peut être appliqué à Ethereum pour optimiser le traitement des transactions, la sécurité des contrats intelligents, la segmentation des utilisateurs et la stabilité du réseau. Des modèles comme RFM et des algorithmes comme DBSCAN peuvent aider à identifier les utilisateurs à forte valeur et à personnaliser les services financiers. À l'avenir, Ethereum pourrait développer des applications d'apprentissage automatique plus complexes pour améliorer l'efficacité et la sécurité du réseau, voire mettre en place des mécanismes de gouvernance pilotés par l'IA.
3/20/2024, 5:11:49 AM