Դարձնել մեքենայական ուսուցումը բլոկչեյնի համար

Այսօր, քանի որ մեքենայական ուսուցման տեխնիկան լայնորեն կիրառվում է մի շարք ծրագրերում, մեքենայական ուսուցումը կարևոր է դարձել առցանց ծառայությունների համար:

Morphware-ը ապակենտրոնացված մեքենայական ուսուցման համակարգ է, որը պարգևատրում է արագացուցիչների սեփականատերերին՝ աճուրդի հանելով նրանց անգործուն հաշվողական հզորությունը, այնուհետև հեշտացնում է առնչվող ենթաօրենսդրական ծրագրերը, որոնք կարող են տվյալների գիտնականների անունից պատրաստել և փորձարկել մեքենայական ուսուցման մոդելները ապակենտրոնացված հզորությամբ:

Մեքենայի ուսուցման մոդելների տեսակները ներառում են վերահսկվող կիսա- կամ չվերահսկվող ուսուցման ալգորիթմներ:

Վերահսկվող ուսուցման ալգորիթմի ուսուցումը կարող է դիտվել որպես կշիռների օպտիմալ համակցության որոնում, որը պետք է կիրառվի մի շարք մուտքագրումների կամ կանխատեսելու համար ցանկալի արդյունք:

Այս աշխատանքի խթանը հաշվողական բարդությունն է: Սարքավորումը, որն օգտագործվում է տեսախաղերի ցուցադրման համար, կարող է նաև արագացնել վերահսկվող ուսուցման ալգորիթմների ուսուցումը:

Ի՞նչ է Morphware-ը:

Մեքենայական ուսուցման մոդելների հիմնական խնդիրներից մեկն այն է, որ հաշվողական ռեսուրսները, որոնք անհրաժեշտ են մեքենայական ուսուցման գերժամանակակից աշխատանքային ծանրաբեռնվածություն գործարկելու համար, կրկնապատկվում են մոտավորապես յուրաքանչյուր երեքուկես ամիսը մեկ:

Այս խնդիրը լուծելու համար Morphware-ը զարգացնում է հավասարազոր ցանց, որը թույլ է տալիս պրակտիկ տվյալների գիտնականներին, մեքենայական ուսուցման ինժեներին և համակարգչային գիտության ուսանողներին վճարել տեսախաղերի խաղացողներին կամ այլոց՝ իրենց անունից մոդելներ պատրաստելու համար:

Չնայած ապարատային մեքենաներն օգնում են տվյալների գիտնականներին արագացնել մեքենայական ուսուցման մոդելների զարգացումը, այդ ապարատային արագացուցիչների բարձր արժեքը նույնպես խոչընդոտ է տվյալների շատ գիտնականների համար:

Որո՞նք են մեքենայական ուսուցման մոդելները:

Մեքենայի ուսուցման մոդելները կարող են տարբեր լինել՝ կախված վերահսկողության և պարամետրացման աստիճանից: Վերահսկվող պարամետրացված մոդելի վերապատրաստման նպատակն է նվազեցնել սխալի մակարդակը, որն ընդգրկում է կանխատեսման և դիտարկման միջև թվային հեռավորությունը:

Մեքենայի ուսուցման մոդելի ուսուցումն իրականացվում է նախնական մշակման միջոցով, որին հաջորդում է թեստավորումը: Տվյալների գիտնականները առանձնացնում են այն տվյալները, որոնք հասանելի են դառնում մեքենայական ուսուցման մոդելներին, երբ նրանք վերապատրաստվում են, այն տվյալներից, որոնք հասանելի են նրանց փորձարկման ընթացքում:

Հետևաբար, կարելի է տեսնել, որ մոդելը չի ​​գերազանցում առկա տվյալների հավաքածուն, ինչպես նաև կատարողականությունը, որը կարող է ավելի վատ լինել չտեսնված տվյալների վրա:

Սովորաբար, վերապատրաստման և թեստավորման տվյալները ընտրվում են նույն ֆայլից կամ գրացուցակից նախնական մշակման ժամանակ:

Խորը ուսուցման ծնունդը ժամանակակիցի մեծ պայթյունն է Որպես հիմնարար նոր ծրագրային մոդել՝ խորը ուսուցումը թույլ է տալիս զուգահեռաբար վարժեցնել միլիարդավոր ծրագրային նեյրոններ և տրիլիոնավոր կապեր:

Խորը նեյրոնային ցանցի ալգորիթմների գործարկումը և օրինակներից սովորելը, արագացված հաշվարկը իդեալական մոտեցում է, իսկ GPU-ն՝ իդեալական պրոցեսոր:

Սա նոր համադրություն է՝ ստեղծելու նոր սերունդ՝ ավելի լավ կատարողականությամբ, ծրագրավորման արտադրողականությամբ և բաց հասանելիությամբ հաշվողական հարթակների համար:

Խորը ուսուցման մոդելները հայտնի են որպես մեքենայական ուսուցման մոդելների ենթաբազմություն: Նրանք հատկապես հաշվողականորեն ինտենսիվ են մարզվելու համար, քանի որ իրենց փոխկապակցված են լատենտ փոփոխականների շերտերը:

Ի՞նչ է Morphware-ի լուծումը:

Այս գործարքների համար օգտագործվում է հիմնական հարթակի արժույթը Morphware Token-ը:

Տոկենոմիկա

Morphware Token-ի ընդհանուր մատակարարումը կազմում է 1,232,922,769 և դրանք այրվող են, բայց ոչ հատվող:

Morphware-ի կողմից նախագծված, մշակված և գործարկված վեբկայքի միջոցով օգտատերերը կարող են գնել հարթակի նշանը:

Morphware Tokens-ի ընդհանուր մատակարարման երկու տոկոսից պակասը կվաճառվի առաջին ամսվա ընթացքում:

Ինչպես է աշխատում Morphware-ը

Մեքենայի ուսուցման մոդելի գործընթացը տվյալների վերլուծություն է, այնուհետև կրկնվող ցիկլ է, որը տատանվում է մոդելի ընտրության և առանձնահատկությունների ճարտարագիտության միջև:

Այս աշխատանքի նպատակն է օգնել վերջնական օգտագործողներին, ինչպիսիք են տվյալների գիտնականները, ավելի արագ կրկնել՝ ստեղծելով մուտք դեպի համակարգիչների ապակենտրոնացված ցանց, որը կարող է արագացնել նրանց աշխատանքային ծանրաբեռնվածությունը:

Վերջնական օգտվողները զուգակցվում են աշխատող հանգույցների հետ և վճարում են կնքված գնով, երկրորդ գնով հակադարձ աճուրդի միջոցով: Նրանք վճարում են աշխատող հանգույցներին՝ իրենց մոդելներին մարզելու համար, իսկ վավերացնող հանգույցներին՝ փորձարկելու Morphware Tokens-ի աշխատողների կողմից պատրաստված մոդելները:

Ցանցի անդամների դերերն ու պարտականությունները ներառում են երկու ինքնավար հասակակիցների տեսակ:

Morphware-ի հետ աշխատելու համար վերջնական օգտագործողները պարզապես վերբեռնում են իրենց մոդելը՝ Jupyter նոթատետրի կամ Python ֆայլի տեսքով, ուսուցման և թեստավորման տվյալները:

Հաջորդը, նրանք պետք է նշեն թիրախի ճշգրտության մակարդակը և կանխատեսեն, թե որքան ժամանակ կպահանջվի այդ ճշգրտության մակարդակին հասնելու համար: Սեղմելով՝ ուղարկվում է ավարտելու համար:

Վերջնական օգտվողները ներկայացնում են մոդելներ, որոնք պետք է վերապատրաստվեն աշխատողների կողմից և փորձարկվեն վավերացնողների կողմից: Մինչդեռ աշխատողներն այն հանգույցներն են, որոնք ժետոններ են վաստակում վերջնական օգտագործողների կողմից ներկայացված վերապատրաստման մոդելների միջոցով:

Վավերացնողներն այն հանգույցներն են, որոնք վաստակում են նշաններ՝ փորձարկելով աշխատողների կողմից պատրաստված մոդելները:

Երբ վերջնական օգտատերը ներկայացնի մոդելը, այն կվերապատրաստվի աշխատողների կողմից և կփորձարկվի վավերացնողների կողմից՝ հարթակի միջոցով, որը ցանցի հետ հաղորդակցվում է իր back-end դեյմոնի միջոցով:

Դեյմոնը պատասխանատու է ոչ միայն ալգորիթմների և դրանց համապատասխան տվյալների շտեմարանների ստեղծման համար, թե ինչ է ներկայացվում վերջնական օգտագործողի կողմից հաճախորդի միջոցով, այլև աշխատանքի սկզբնական խնդրանքը խելացի պայմանագրին ուղարկելու համար:

Բացի այդ, դեյմոնը պատասխանատու է աշխատողների և վավերացնողների կողմից մոդելների վերապատրաստման և փորձարկման համար:

Գործընկերների օգնությամբ առաքումը թույլ է տալիս տարածել ալգորիթմը և համապատասխան տվյալների բազան վերջնական օգտագործողից մինչև աշխատող կամ վավերացնող:

Այնուամենայնիվ, վերջնական օգտագործողի կողմից կատարվող աշխատանքի սկզբնական պահանջները և աշխատողների կամ վավերացնողների կողմից վերջնական օգտագործողին ուղղված համապատասխան պատասխանները բոլորը տեղադրվում են խելացի պայմանագրում:

Աշխատանքի սկզբնական պահանջները ներառում են վերապատրաստման ժամանակաշրջանի գնահատված աշխատաժամանակը, ալգորիթմի հետ կապված մագնիսը, վերապատրաստման հավաքածուն և տվյալների փորձարկման հավաքածուն:

Աշխատողի պատասխանը ներառում է մագնիսական կապ այն մոդելին, որը նրանք վարժեցրել են, որը հետագայում փորձարկվում է բազմաթիվ վավերացնողների կողմից:

Եթե ​​վերապատրաստված մոդելը բավարարում է կատարողականի պահանջվող շեմը, աշխատողը և վավերացնողները որպես պարգև կստանան նշաններ:

Ինչն է դարձնում Morphware-ը աչքի ընկնող

Morphware-ը երկկողմանի շուկա է:

Շուկան սպասարկում է տվյալների գիտնականներին, ովքեր կարող են օգտագործել պլատֆորմը՝ համակարգչային ցանցի միջոցով, ինչպիսիք են CPU-ները, GPU-ները, RAM-ը, օգտվելու հեռավոր հաշվողական էներգիայից, ինչպես որ նրանք կօգտագործեն AWS-ը, բայց ավելի ցածր գնով և ավելի հարմար ինտերֆեյսով:

Մյուս կողմից, Morphware-ը նաև ծառայում է ավելցուկային հաշվողական հզորության սեփականատերերին, ովքեր ցանկանում են գումար և պարգևներ վաստակել՝ վաճառելով իրենց հաշվողական հզորությունը:

Հետևաբար, նրա հաճախորդների հատվածները կենտրոնանում են տվյալների գիտնականների, խաղացողների կամ ավելորդ հաշվողական հզորությամբ մարդկանց վրա, ովքեր ցանկանում են գումար վաստակել:

Ներկայումս Morphware-ի հաճախորդների ցանկը շարունակաբար աճում է, ներառյալ տվյալների գիտնականը, որն աշխատում է ինքնակառավարվող ավտոմեքենայի Mobility Lab-ի վրա, ուսանողական կազմակերպություններ, որոնք տվյալների գիտության աջակցության կարիք ունեն, և ավտոմոբիլային ընկերություններ, ինչպիսիք են Suzu-ն, Mitsubishi-ն կամ Volvo-ն:

Morphware-ը նաև համագործակցել է Tellor-ի հետ: Այս համագործակցության շրջանակներում Tellor-ը պատրաստվում է վճարել Morphware-ին առաջին մի քանի ամիսների ընթացքում իրենց Oracle-ն օգտագործելու համար:

Շուկայի այլ մրցակիցների համեմատ Morphware-ն ունի մրցակցային առավելություն: Նրա յուրահատուկ շուկայական ռազմավարությունը իր արտադրանքը դարձնում է ավելի էժան, քան մյուսները:

Morphware-ի վերաբերյալ մտքերի փակում

Քանի որ մեքենայական ուսուցման մոդելները գնալով ավելի բարդ են դառնում, ուսումնասիրվել են մեքենայական ուսուցման մոդելների նոր էկոհամակարգի նախագծերը, որոնք առևտուր են անում Blockchain-ի վրա հիմնված ցանցով:

Որպես այդպիսին, վերջնական օգտագործողները կամ գնորդները կարող են ձեռք բերել հետաքրքրություն ներկայացնող մոդելը մեքենայական ուսուցման շուկայից, մինչդեռ աշխատողները կամ վաճառողները, ովքեր շահագրգռված են տեղական հաշվարկները ծախսել տվյալների վրա՝ այդ մոդելի որակը բարձրացնելու համար:

Այսպիսով, դիտարկվում է տեղական տվյալների և վերապատրաստված մոդելների որակի միջև համաչափ կապը, և գնահատվում են մոդելների վերապատրաստման ժամանակ վաճառողի տվյալների գնահատումները:

Ծրագիրը ցույց է տալիս մրցակցային կատարողականություն, կատարման ավելի ցածր արժեք և արդարացիություն մասնակիցների համար խթանների առումով:

Morphware-ը պիոներական հարթակներից մեկն է, որը ներկայացնում է հավասարազոր ցանց, որտեղ վերջնական օգտատերերը կարող են վճարել տեսախաղերի խաղացողներին՝ իրենց անունից մեքենայական ուսուցման մոդելներ պատրաստելու համար, պլատֆորմի արժույթի Morphware Token-ով:

Morphware-ի մասին ավելին իմանալու համար սեղմեք այստեղ: