Artikel ini memperkenalkan implementasi teknis Ethereum dan mengusulkan solusi untuk menerapkan pembelajaran mesin ke jaringan Ethereum untuk meningkatkan keamanan, efisiensi, dan skalabilitas. Inovasi telah dilakukan dalam transaksi Ethereum, mekanisme konsensus, algoritma tanda tangan, penyimpanan data, dan arsitektur eksekusi. Pembelajaran mesin dapat diterapkan ke Ethereum untuk mengoptimalkan pemrosesan transaksi, keamanan kontrak pintar, segmentasi pengguna, dan stabilitas jaringan. Model seperti RFM dan algoritma seperti DBSCAN dapat membantu mengidentifikasi pengguna bernilai tinggi dan menyesuaikan layanan keuangan. Di masa depan, Ethereum dapat mengembangkan aplikasi pembelajaran mesin yang lebih kompleks untuk meningkatkan efisiensi dan keamanan jaringan, bahkan mencapai mekanisme tata kelola yang didorong AI.
3/20/2024, 5:11:49 AM