Šiandien, kai mašininio mokymosi metodai plačiai taikomi įvairioms programoms, mašininis mokymasis tapo svarbus internetinėms paslaugoms.
„Morphware“ yra decentralizuota mašininio mokymosi sistema, kuri apdovanoja greitintuvų savininkus parduodant jų tuščiosios eigos skaičiavimo galią aukcione, o tada palengvina susijusias paprogrames, kurios gali būti duomenų mokslininkų vardu apmokyti ir išbandyti mašininio mokymosi modelius decentralizuotai.
Mašininio mokymosi modelių tipai apima prižiūrimus pusiau arba neprižiūrimus mokymosi algoritmus.
Prižiūrėto mokymosi algoritmo mokymas gali būti vertinamas kaip optimalaus svorių derinio paieška įvesties rinkiniui arba norint numatyti pageidaujamą išvestį.
Šio darbo impulsas yra skaičiavimo sudėtingumas. Aparatinė įranga, naudojama vaizdo žaidimams pateikti, taip pat gali paspartinti prižiūrimų mokymosi algoritmų mokymą.
Kas yra Morphware?
Viena iš pagrindinių mašininio mokymosi modelių problemų yra tai, kad skaičiavimo ištekliai, reikalingi naujausiam mašininio mokymosi darbo krūviui vykdyti, padvigubėja maždaug kas tris su puse mėnesio.
Siekdama išspręsti šią problemą, Morphware kuria lygiavertį tinklą, leidžiantį praktikuojantiems duomenų mokslininkams, mašininio mokymosi inžinieriams ir informatikos studentams mokėti vaizdo žaidimų žaidėjams ar kitiems, kad jie mokytų modelius jų vardu.
Nors aparatinės įrangos mašinos padeda duomenų mokslininkams paspartinti mašininio mokymosi modelių kūrimą, didelė šių aparatinės įrangos greitintuvų kaina taip pat yra kliūtis daugeliui duomenų mokslininkų.
Kas yra mašininio mokymosi modeliai?
Mašininio mokymosi modeliai gali skirtis priklausomai nuo priežiūros ir parametrų nustatymo. Prižiūrimo parametrizuoto modelio mokymo tikslas yra sumažinti klaidų lygį, apimantį skaitinį atstumą tarp prognozės ir stebėjimo.
Mašininio mokymosi modelio mokymas įgyvendinamas iš anksto apdorojant, o po to atliekamas testavimas. Duomenų mokslininkai atskiria duomenis, kurie yra prieinami mašininio mokymosi modeliams, kol jie treniruojasi, nuo duomenų, kurie jiems prieinami per bandymo laikotarpį.
Todėl galima pastebėti, kad modelis neperpildo turimų duomenų rinkinio, taip pat našumo, kuris gali būti blogesnis nematytais duomenimis.
Paprastai mokymo ir testavimo duomenys parenkami iš to paties failo arba katalogo išankstinio apdorojimo metu.
Gilaus mokymosi gimimas yra didysis šiuolaikinio sprogimo Kaip iš esmės naujas programinės įrangos modelis, gilus mokymasis leidžia lygiagrečiai treniruoti milijardus programinės įrangos neuronų ir trilijonus jungčių.
Paleisti giliųjų neuroninių tinklų algoritmus ir mokytis iš pavyzdžių, pagreitintas skaičiavimas yra idealus būdas, o GPU yra idealus procesorius.
Tai naujas derinys, skirtas sukurti naujos kartos kompiuterinėms platformoms, turinčioms geresnį našumą, programavimo našumą ir atvirą prieigą.
Giluminio mokymosi modeliai yra žinomi kaip mašininio mokymosi modelių pogrupis. Jie yra ypač intensyvūs skaičiavimui, nes jie yra tarpusavyje susiję latentinių kintamųjų sluoksniai.
Kas yra „Morphware“ sprendimas?
Šioms operacijoms naudojama pagrindinės platformos valiuta Morphware Token.
Tokenomika
Bendra Morphware Token atsarga yra 1,232,922,769 XNUMX XNUMX XNUMX ir juos galima sudeginti, bet ne nukaldinti.
Per svetainę, kurią sukūrė, sukūrė ir įdiegė Morphware, vartotojai gali nusipirkti platformos prieigos raktą.
Pirmąjį mėnesį bus parduodama mažiau nei du procentai visos Morphware žetonų pasiūlos.
Kaip veikia Morphware
Mašininio mokymosi modelio procesas yra duomenų analizė, o vėliau – pasikartojantis ciklas, kuris svyruoja tarp modelio pasirinkimo ir funkcijų inžinerijos.
Šio darbo tikslas – padėti galutiniams vartotojams, pvz., duomenų mokslininkams, greičiau kartotis, sukuriant prieigą prie decentralizuoto kompiuterių tinklo, kuris gali pagreitinti jų darbo krūvį.
Galutiniai vartotojai susiejami su darbuotojų mazgais ir už juos moka per atvirkštinį aukcioną su uždaru pasiūlymu už antrąją kainą. Jie moka darbuotojų mazgams, kad jie mokytų savo modelius, ir tikrinimo mazgus, kad išbandytų modelius, kuriuos apmokė Morphware Tokens darbuotojų mazgai.
Tinklo narių vaidmenys ir atsakomybė apima du savarankiškus bendraamžių tipus.
Norėdami dirbti su „Morphware“, galutiniai vartotojai tiesiog įkelia savo modelį „Jupyter“ bloknoto arba „Python“ failo pavidalu mokymo ir testavimo duomenis.
Tada jie turi nurodyti tikslinį tikslumo lygį ir numatyti, kiek laiko prireiks, kad pasiektų tą tikslumo lygį. Norėdami baigti, spustelėkite Pateikti.
Galutiniai vartotojai pateikia modelius, kuriuos darbuotojai apmokys ir patikrins tikrintojai. Tuo tarpu darbuotojai yra mazgai, kurie uždirba žetonus pagal galutinių vartotojų pateiktus mokymo modelius.
Tikrintojai yra mazgai, kurie uždirba žetonus, išbandydami darbuotojų parengtus modelius.
Kai galutinis vartotojas pateiks modelį, jį apmokys darbuotojai ir išbandys tikrintojai per platformą, kuri palaiko ryšį su tinklu per savo bazinį demoną.
Demonas yra atsakingas ne tik už algoritmų ir atitinkamų jų duomenų rinkinių kūrimą tam, ką galutinis vartotojas pateikia per klientą, bet ir už pradinio darbo prašymo siuntimą į išmaniąją sutartį.
Be to, demonas yra atsakingas už modelių mokymą ir testavimą, kurį atlieka darbuotojai ir tikrintojai.
Pagalbinis pristatymas leidžia perduoti algoritmą ir atitinkamą duomenų rinkinį iš galutinio vartotojo darbuotojui arba tikrintojui.
Tačiau pradiniai galutinio vartotojo darbo reikalavimai ir atitinkami darbuotojų ar tikrintojų atsakymai galutiniam vartotojui yra paskelbti išmaniojoje sutartyje.
Pradiniai darbo reikalavimai apima numatomą mokymo laikotarpio vykdymo laiką, su algoritmu susijusį magnetą, mokymo rinkinį ir testavimo duomenų rinkinį.
Darbuotojo atsakymas apima magnetinį ryšį su modeliu, kurį jie išmoko, kurį vėliau išbando daugelis tikrintojų.
Jei apmokytas modelis atitinka reikalaujamą našumo slenkstį, darbuotojas ir tikrintojai kaip atlygį gaus žetonus.
Kuo Morphware yra išskirtinė
Morphware yra dvipusė rinka.
Rinka aptarnauja duomenų mokslininkus, kurie gali naudotis platforma, kad galėtų pasiekti nuotolinio skaičiavimo galią per kompiuterių tinklą, pvz., CPU, GPU, RAM, kaip jie naudotų AWS, tačiau už mažesnę kainą ir patogesnę sąsają.
Kita vertus, „Morphware“ taip pat aptarnauja perteklinės skaičiavimo galios savininkus, kurie nori užsidirbti pinigų ir atlygio parduodami savo skaičiavimo galią.
Todėl jos klientų segmentai daugiausia dėmesio skiria duomenų mokslininkams, žaidėjams arba žmonėms, turintiems perteklinę skaičiavimo galią, kurie nori užsidirbti pinigų.
Šiuo metu „Morphware“ klientų sąrašas nuolat auga, įskaitant duomenų mokslininką, dirbantį savarankiškai vairuojančių automobilių mobilumo laboratorijoje, studentų organizacijas, kurioms reikia duomenų mokslo palaikymo, ir automobilių įmones, tokias kaip „Suzu“, „Mitsubishi“ ar „Volvo“.
Morphware taip pat bendradarbiauja su Tellor. Pagal šią partnerystę „Tellor“ mokės „Morphware“ už naudojimąsi jų orakulu pirmuosius kelis mėnesius.
Palyginti su kitais konkurentais rinkoje, Morphware turi konkurencinį pranašumą. Dėl unikalios rinkos strategijos jo produktas yra pigesnis nei kiti.
Baigiamos mintys apie Morphware
Kadangi mašininio mokymosi modeliai tampa vis sudėtingesni, buvo išnagrinėti naujos mašininio mokymosi modelių, prekiaujančių Blockchain tinklu, ekosistemos projektai.
Taigi galutiniai vartotojai arba pirkėjai gali įsigyti dominantį modelį iš mašininio mokymosi rinkos, o darbuotojai ar pardavėjai, norintys leisti vietiniams duomenų skaičiavimams, kad pagerintų to modelio kokybę.
Atsižvelgiama į proporcingą ryšį tarp vietinių duomenų ir apmokytų modelių kokybės bei įvertinami pardavėjo duomenų vertinimai mokant modelius.
Projektas rodo konkurencingą vykdymo laiką, mažesnes vykdymo išlaidas ir sąžiningumą skatinant dalyvius.
„Morphware“ yra viena iš novatoriškų platformų, kuri pristato lygiavertį tinklą, kuriame galutiniai vartotojai gali mokėti vaizdo žaidimų žaidėjams, kad jie mokytų mašininio mokymosi modelius jų vardu platformos valiuta „Morphware Token“.
Norėdami sužinoti daugiau apie Morphware – spustelėkite čia!
Šaltinis: https://blockonomi.com/morphware-guide/