Através de algoritmos, computadores podem analisar, categorizar e fazer previsões e, inserido em Machine Learning, tecnologia cada vez mais comum que permite algoritmos trabalhar usando grandes conjuntos de dados, sendo menos complexo e menos poderosa que tecnologias relacionadas, empregado por grandes empresas no mundo. O Machine Learning, ML, foi projetada para ajudar computadores aprender de modo semelhante como o cérebro humano aprende, usando conjuntos de dados e algoritmos, modelos, para analisar e categorizar dados ou fazer previsões e quanto mais um modelo de aprendizado de máquina é usado, mais dados processa, melhor fica nas tarefas podendo otimizar por conta própria e ser atualizados por humanos. Ao contrário de Deep Learning, Machine Learning não usa redes neurais, embora esteja relacionada a desenvolvimentos como IA, não é tão avançado nem tão poderosa quanto essas tecnologias, ao passo que o aprendizado de máquina existe desde a década de 1960 e, cada vez mais utilizado, com 70% das empresas de serviços financeiros usando de alguma forma ML de acordo com algumas medidas. Machine Learning começa com 2 elementos, algoritmo e conjunto de dados, sendo que o algoritmo instrui o modelo ML sobre o que fazer, analisar imagens, detectar padrões, fazer previsões e o conjunto de dados pode ou não ser classificado ou rotulado para auxiliar o algoritmo que processa os dados para produzir saída. Quanto mais dados o algoritmo processa, mais preciso se torna e normalmente, o modelo faz melhorias com base na lógica integrada, enquanto humanos podem atualizar o algoritmo ou fazer alterações para melhorar a qualidade da saída, daí, o significado de "aprender", enquanto seres humanos aprendem conceitos ou habilidades básicas e melhoram por meio da repetição e extrapolação, esse é o objetivo do ML. Programas de computador são projetados à executar determinada função, relativamente limitada e só mudam quando o programador as altera e, com ML, o modelo é projetado para mudar baseado na experiência com mais dados e tarefas, por exemplo, um algoritmo de detecção de imagem analisa fotos contendo pessoa com cabelo ruivo e na primeira vez que o modelo for usado, sua saída será menos precisa que na 2ª vez, e a 3ª vez ainda mais precisa, acontecendo porque o modelo desenvolve melhores técnicas para distinguir um humano de uma árvore ou uma vaca e distinguir cabelos ruivos de cabelos loiros.
É fato que a Blockchain é tendência nos últimos anos, permitindo modo seguro aos indivíduos lidarem uns com os outros através de sistema descentralizado e sem intermediários, além de seus próprios recursos, o aprendizado de máquina ajuda lidar com limitações que sistemas em blockchain têm e a combinação dessas 2 tecnologias, Machine Learning e Blockchain Technology, fornece resultados úteis de alto desempenho. A ideia básica por trás da blockchain é descentralizar o armazenamento de dados para que não possam ser de propriedade ou gerenciados por determinado ator, podendo ser atualizado por planilha de transações, onde uma vez anotada, não pode ser modificada, posteriormente, a próxima transação precisa ser verificada antes de entrar na planilha por parte confiável e a única diferença é que o novo conjunto de registros é verificado pela arquitetura descentralizada de 'nós', não havendo parte centralizada específica necessária para verificar os registros. Considerado como o conjunto de vários blocos interligados onde o fluxo de dados é mantido, a blockchain envolve o bloco atual contendo o hash de seu bloco anterior e assim por diante e o uso desse tipo de mecanismo blockchain do sistema se torna rastreável em termos de dados e transações e, em vez disso, são resistentes a alterações em que o blockchain mais antigo não pode ser alterado e ainda há alterações realizadas no bloco. Um blockchain consiste em 3 componentes importantes, ou, Blocos, onde cada bloco possui 3 elementos básicos ou DataNonce, um número inteiro de 32 bits e gerado aleatoriamente com a geração de um bloco e, sempre que em uma cadeia um bloco é criado, o nonce gera o hash criptográfico assinado e vinculado aos dados do bloco e a mineração dos dados do bloco faz com que o nonce e o hash sejam desvinculados dos dados. O 2º componente envolve os Mineradores responsáveis por criar novos blocos na cadeia através de um processo chamado mineração exigindo técnicas especiais para resolver a matemática complexa em encontrar um nonce que responda pela geração de um hash existindo bilhões de combinações possíveis de nonce e hash que precisam ser extraídas até que a combinação certa seja encontrada. Por fim, os 'Nós' sendo que nenhum possui todas as informações podendo ser considerados como um dispositivo que guarda a cópia da blockchain e faz com que a cadeia ou rede funcione nas direções necessárias e cada nó possui uma cópia da blockchain e a rede está configurada para aprovar qualquer bloco recém-extraído à cadeia como atualizado, confiável e verificado, daí, a transparência das blockchains tornar impossível verificar ou visualizar todas as ações no livro-razão e cada participante da cadeia possui um número de identificação único que mostra suas transações na cadeia. Em vista disso, emergem aplicações blockchain como, negociação segura de dados, transferência de dinheiro transfronteiriça, sistema operacional IoT em tempo real, monitoramento logístico e da cadeia de suprimentos, troca de criptomoedas e segurança de identidade pessoal. Há muitos benefícios de usar modelos de aprendizado de máquina na tecnologia blockchain como a autenticação do usuário autorizado, fácil, quando estão tentando fazer alterações na blockchain e, usando ML, acontece alta faixa de segurança e confiança e, a integração de modelos de ML ajuda garantir condições acordadas anteriormente. Pode ainda haver aplicações de aprendizado de máquina e sistemas integrados blockchain como o atendimento aprimorado tornando o serviço eficiente e automatizado, a negociação de dados torna o serviço mais rápido usando modelos de ML na blockchain, na fabricação de produtos com a maioria das unidades de fabricação ou organizações trabalhando com procedimentos blockchain para aprimorar as verificações de produção, segurança, transparência e conformidade. Por fim, o sistema de vigilância, preocupação devido o aumento da taxa de criminalidade no cenário atual, ML e Blockchain podem ser usados para gerenciar os dados contínuos e ML analisar os dados.
Moral da Nota: usando algoritmos de aprendizado de máquina, cientistas identificaram quais áreas da Reserva da Biosfera de Sundarban devem ser priorizadas para medidas de conservação. Sundarban, maior floresta de mangue do mundo espalhada por mais de 10 mil km2 na Índia e Bangladesh, diminuiu nas últimas décadas, com os pesquisadores do WWF-Índia, Jamia Millia Islamia, em Delhi, e da Universidade de Manchester, no Reino Unido, através de imagens Landsat marcaram áreas do lado indiano da reserva que se degradaram entre 1975 e 2020. Dividiram a floresta em 5.609 grades e 36 parâmetros cobrindo aspectos físicos, ambientais, solo, água, bioclimáticos e perturbação para avaliar a adequação do habitat e usaram uma função de sobreposição de nicho e classes de adequação de habitat baseadas em grade para identificar qual espécie de mangue era melhor para cada área na grade de prioridade, com quase metade das grades,1.203 km2, considerada adequada para replantio com 18 espécies de mangue.