作者： lesley@footprint.network

機器學習以統計學爲理論基礎，利用算法讓機器具有類似人類一般的自動“學習”能力來處理大量數據、識別數據模式並預測未知或新場景的准確結果。

機器學習的核心在於，它能夠靈活運用統計學理論和算法，賦予系統洞察、預測和分類能力，無需進行顯式編程。這種應用不僅增強了區塊鏈網絡安全，提升了欺詐檢測與防範的能力，還通過復雜的算法和預測模型實現了自動加密貨幣交易。

機器學習面臨的挑战

機器學習涉及多個關鍵挑战，包括收集高質量的數據、大量的數據清洗與預處理、繁瑣的數據標注、處理數據不平衡和解決有限數據集過度擬合風險等問題。

• 數據收集：從各種來源和格式中收集高質量、相關的數據是一項巨大的挑战。

• 數據清洗與預處理：現實世界的數據通常不完整、含噪聲和不一致，因此需要進行詳盡的清洗與預處理工作。

• 數據標注：爲了監督機器學習，要手動標注數據需要耗費大量時間和專業知識。

• 有限數據集的過度擬合：小規模的訓練數據集可能導致機器學習模型過度擬合，影響其通用的能力。

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