START峰会上的区块链与机器学习工作坊教程

START-Summit-2017-Blockchain-Machine-Learning-Workshop Presentation Material and Sample Code from the DataReply Blockchain and Machine Learning Workshop at START Summit 2017 in Switzerland 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/START-Summit-2017-Blockchain-Machine-Learning-Workshop

项目介绍

本项目来源于2017年的START Summit技术会议，由DataReply举办。它提供了一套演示材料和示例代码，展示如何简单地结合区块链技术、智能合约与机器学习。通过一个简易聊天客户端实例，该客户端能够将消息、图像及标签发送到区块链上。特别地，它利用Keras库（基于TensorFlow后端）实现了一个简单的深度神经网络来自动提取图像中的标签。此外，客户端还支持监听并接收来自区块链上的新消息，以实现实时交互。

项目快速启动

环境准备

建议在Linux环境下操作，以Ubuntu 16.04 LTS为例：

安装必要的软件包：

sudo apt-get install python2.7 python-pip curl git build-essential libssl-dev

安装最新版Node.js：

curl -sL https://deb.nodesource.com/setup_7.x | sudo -E bash -
sudo apt-get install -y nodejs

设置区块链测试环境：

sudo npm install -g ethereumjs-testrpc solc

使用pip安装Python相关依赖：

sudo pip install -U pip numpy keras==2.0.0 tensorflow ethjsonrpc h5py Pillow scipy

克隆项目代码：

git clone https://github.com/thoschm/START-Summit-2017-Blockchain-Machine-Learning-Workshop.git workshop_code

获取预先训练好的深度学习模型：

cd workshop_code
git clone https://github.com/fchollet/deep-learning-models.git
cp deep-learning-models/resnet50.py workshop_code/code/
cp deep-learning-models/imagenet_utils.py workshop_code/code/

运行示例

图像分类简单示例：

进入代码目录执行以下命令以分类一张图片：

cd workshop_code/code/
python classify.py image.jpg

区块链+ML完整演示：

启动本地测试网：
```
./runTestNet.sh
```
安装智能合约至区块链：在另一个终端执行：
```
python installContract.py
```
记录输出的合约地址。

应用案例与最佳实践

这个项目展示了如何结合区块链的去中心化特性与机器学习的智能处理能力，构建安全可信的数据传输系统。开发者可以以此为基础探索更多场景，如不可篡改的图像元数据存储、智能合约触发的自动化数据分析等。

典型生态项目

虽然该项目本身即是典型示例，但在更广泛的生态内，类似的结合已在供应链管理、金融风控、物联网设备的数据认证等领域得到应用。例如，在供应链中，每个产品流转节点利用智能合约记录状态，而产品的质量检测结果通过机器学习分析图像数据验证，并直接写入区块链，确保全程透明且难以伪造。

此教程提供了从零开始运行该项目的基本步骤，并概述了其在实际应用中的潜力。开发者可以根据自身需求，进一步探索和扩展这些概念。