Mūsdienās, kad mašīnmācīšanās metodes tiek plaši izmantotas dažādām lietojumprogrammām, mašīnmācība ir kļuvusi svarīga tiešsaistes pakalpojumos.
Morphware ir decentralizēta mašīnmācīšanās sistēma, kas akseleratoru īpašniekus apbalvo, izsolot viņu dīkstāves skaitļošanas jaudu, un pēc tam atvieglo saistītās apakšprogrammas, kuras datu zinātnieku uzdevumā var apmācīt un testēt mašīnmācīšanās modeļus decentralizēti.
Mašīnmācīšanās modeļu veidi ietver uzraudzītus daļēji vai neuzraudzītus mācību algoritmus.
Uzraudzīta mācīšanās algoritma apmācību var uzskatīt par optimālas svaru kombinācijas meklēšanu, ko izmantot ievades kopai vai paredzēt vēlamo rezultātu.
Šī darba stimuls ir skaitļošanas sarežģītība. Aparatūra, kas tiek izmantota videospēļu renderēšanai, var arī paātrināt uzraudzīto mācību algoritmu apmācību.
Kas ir Morphware?
Viena no galvenajām mašīnmācīšanās modeļu problēmām ir skaitļošanas resursi, kas nepieciešami, lai veiktu vismodernākās mašīnmācīšanās darba slodzes, un tas dubultojas aptuveni ik pēc trīsarpus mēnešiem.
Lai risinātu šo problēmu, Morphware izstrādā vienādranga tīklu, kas ļauj praktizējošiem datu zinātniekiem, mašīnmācības inženieriem un datorzinātņu studentiem maksāt videospēļu spēlētājiem vai citiem, lai apmācītu modeļus viņu vārdā.
Lai gan aparatūras mašīnas palīdz datu zinātniekiem paātrināt mašīnmācīšanās modeļu izstrādi, šo aparatūras paātrinātāju augstās izmaksas ir arī šķērslis daudziem datu zinātniekiem.
Kas ir mašīnmācīšanās modeļi?
Mašīnmācīšanās modeļi var atšķirties atkarībā no uzraudzības un parametru noteikšanas pakāpes. Uzraudzīta parametrizēta modeļa apmācības mērķis ir samazināt kļūdu līmeni, kas aptver skaitlisko attālumu starp prognozi un novērojumu.
Mašīnmācīšanās modeļa apmācība tiek īstenota ar iepriekšēju apstrādi, un pēc tam tiek veikta testēšana. Datu zinātnieki atdala datus, kas ir pieejami mašīnmācīšanās modeļiem, kamēr viņi mācās, no datiem, kas viņiem ir pieejami testēšanas periodā.
Līdz ar to redzams, ka modelis nepārspīlē pieejamo datu kopu, kā arī veiktspēju, kas var būt sliktāka uz neredzētiem datiem.
Parasti apmācības un testēšanas dati tiek atlasīti no tā paša faila vai direktorija priekšapstrādē.
Dziļās mācīšanās rašanās ir mūsdienu lielais sprādziens Kā principiāli jauns programmatūras modelis, dziļā mācīšanās ļauj paralēli apmācīt miljardiem programmatūras neironu un triljonus savienojumu.
Dziļo neironu tīklu algoritmu darbināšana un mācīšanās no piemēriem, paātrināta skaitļošana ir ideāla pieeja, un GPU ir ideāls procesors.
Tā ir jauna kombinācija, lai radītu jaunas paaudzes skaitļošanas platformām ar labāku veiktspēju, programmēšanas produktivitāti un atvērtu pieejamību.
Dziļās mācīšanās modeļi ir zināmi kā mašīnmācīšanās modeļu apakškopa. Tos ir īpaši skaitļošanas ziņā intensīvi apmācīt, jo tiem ir savstarpēji saistīti latento mainīgo slāņi.
Kas ir Morphware risinājums?
Šiem darījumiem tiek izmantota galvenās platformas valūta Morphware Token.
Tokenomika
Kopējais Morphware Token piedāvājums ir 1,232,922,769 XNUMX XNUMX XNUMX, un tie ir dedzinoši, bet ne verami.
Izmantojot vietni, kuru izstrādā, izstrādā un izvieto Morphware, lietotāji var iegādāties platformas marķieri.
Pirmajā mēnesī tiks pārdoti mazāk nekā divi procenti no kopējā Morphware Tokens piedāvājuma.
Kā darbojas Morphware
Mašīnmācīšanās modeļa process ir datu analīze, un pēc tam tas ir iteratīvs cikls, kas svārstās starp modeļa izvēli un funkciju inženieriju.
Šī darba mērķis ir palīdzēt galalietotājiem, piemēram, datu zinātniekiem, ātrāk veikt atkārtojumus, izveidojot piekļuvi decentralizētam datoru tīklam, kas var paātrināt viņu darba slodzi.
Galalietotāji tiek savienoti pārī ar strādnieku mezgliem un maksā tiem, izmantojot slēgtas cenas otrās cenas apgriezto izsoli. Viņi maksā darbinieku mezgliem, lai apmācītu savus modeļus, un validatora mezgliem, lai pārbaudītu modeļus, kurus Morphware Tokens apmācījuši darbinieku mezgli.
Tīkla dalībnieku lomās un pienākumos ietilpst divi autonomi vienaudžu veidi.
Lai strādātu ar Morphware, galalietotāji vienkārši augšupielādē savu modeli Jupyter piezīmju grāmatiņas vai Python faila veidā, apmācību un testēšanas datus.
Pēc tam viņiem ir jānorāda mērķa precizitātes līmenis un jāsniedz prognoze par to, cik ilgs laiks būs nepieciešams, lai sasniegtu šo precizitātes līmeni. Lai pabeigtu, noklikšķiniet uz Iesniegt.
Galalietotāji iesniedz modeļus, lai darbinieki tos apmācītu un pārbaudītājiem pārbaudītu. Tikmēr darbinieki ir mezgli, kas nopelna marķierus, izmantojot apmācības modeļus, ko iesniedz gala lietotāji.
Validatori ir mezgli, kas nopelna žetonus, pārbaudot modeļus, kurus apmācījuši darbinieki.
Kad tiešais lietotājs ir iesniedzis modeli, darbinieki to apmācīs un pārbaudītāji pārbaudīs, izmantojot platformu, kas sazinās ar tīklu, izmantojot savu aizmugures dēmonu.
Dēmons ir atbildīgs ne tikai par algoritmu un to attiecīgo datu kopu izveidi tam, ko galalietotājs iesniedz ar klienta starpniecību, bet arī par sākotnējā darba pieprasījuma nosūtīšanu viedajam līgumam.
Turklāt dēmons ir atbildīgs par darbinieku un pārbaudītāju apmācību un modeļu testēšanu.
Vienādranga piegāde ļauj izplatīt algoritmu un atbilstošo datu kopu no gala lietotāja uz darbinieku vai pārbaudītāju.
Tomēr sākotnējās darba prasības no galalietotāja un attiecīgās atbildes tiešajam lietotājam no darbiniekiem vai pārbaudītājiem tiek publicētas viedajā līgumā.
Sākotnējās darba prasības ietver paredzamo apmācības perioda izpildes laiku, ar algoritmu saistīto magnētu, apmācības komplektu un testēšanas datu kopu.
Darbinieka atbilde ietver magnēta saiti uz modeli, kuru viņi apmācīja, un to pēc tam pārbauda daudzi vērtētāji.
Ja apmācītais modelis atbilst nepieciešamajam veiktspējas slieksnim, darbinieks un pārbaudītāji kā atlīdzību saņems marķierus.
Kas padara Morphware izcilu
Morphware ir divpusējs tirgus.
Tirgus apkalpo datu zinātniekus, kuri var izmantot platformu, lai piekļūtu attālinātai skaitļošanas jaudai, izmantojot datoru tīklu, piemēram, CPU, GPU, RAM, kā viņi varētu izmantot AWS, taču par zemākām izmaksām un lietotājam draudzīgāku saskarni.
No otras puses, Morphware apkalpo arī pārmērīgas skaitļošanas jaudas īpašniekus, kuri vēlas nopelnīt naudu un atlīdzību, pārdodot savu skaitļošanas jaudu.
Tāpēc tā klientu segmenti koncentrējas uz datu zinātniekiem, spēlētājiem vai cilvēkiem ar pārmērīgu skaitļošanas jaudu, kuri vēlas nopelnīt naudu.
Pašlaik Morphware klientu saraksts ir nepārtraukti paplašinās, iekļaujot datu zinātnieku, kas strādā pie pašbraucošās automašīnas mobilitātes laboratorijas, studentu organizācijas, kurām nepieciešams datu zinātnes atbalsts, un autobūves uzņēmumus, piemēram, Suzu, Mitsubishi vai Volvo.
Morphware sadarbojas arī ar Tellor. Saskaņā ar šo partnerību Tellor maksās Morphware par orākulu izmantošanu pirmajos mēnešos.
Salīdzinot ar citiem konkurentiem tirgū, Morphware ir konkurences priekšrocības. Tā unikālā tirgus stratēģija padara tā produktu lētāku nekā citi.
Noslēguma pārdomas par Morphware
Tā kā mašīnmācīšanās modeļi kļūst arvien sarežģītāki, ir izpētīti projekti jaunai mašīnmācīšanās modeļu ekosistēmai, kas tirgojas blokķēdes tīklā.
Tādējādi galalietotāji vai pircēji var iegūt interesējošo modeli no mašīnmācīšanās tirgus, savukārt darbinieki vai pārdevēji, kuri ir ieinteresēti tērēt vietējos datu aprēķinus, lai uzlabotu šī modeļa kvalitāti.
Tādējādi tiek ņemta vērā proporcionālā attiecība starp vietējiem datiem un apmācīto modeļu kvalitāti, kā arī tiek novērtēti pārdevēja datu novērtējumi modeļu apmācībā.
Projekts parāda konkurētspējīgu izpildes laika veiktspēju, zemākas izpildes izmaksas un godīgumu dalībnieku stimulēšanas ziņā.
Morphware ir viena no novatoriskajām platformām, kas ievieš vienādranga tīklu, kurā galalietotāji var maksāt videospēļu spēlētājiem, lai viņu vārdā apmācītu mašīnmācības modeļus platformas valūtā Morphware Token.
Lai uzzinātu vairāk par Morphware, lūdzu, noklikšķiniet šeit!
Avots: https://blockonomi.com/morphware-guide/