Sot, ndërsa teknikat e mësimit të makinerive aplikohen gjerësisht në një sërë aplikacionesh, mësimi i makinerive është bërë i rëndësishëm për shërbimet online.
Morphware është një sistem i decentralizuar i mësimit të makinerive që shpërblen pronarët e përshpejtuesve duke nxjerrë në ankand fuqinë e tyre kompjuterike të papunë dhe më pas lehtëson nën-rutinat e lidhura, të cilat mund të jenë në emër të shkencëtarëve të të dhënave për të trajnuar dhe testuar modelet e mësimit të makinerive në një kapacitet të decentralizuar.
Llojet e modeleve të mësimit të makinerive përfshijnë algoritme mësimore të mbikëqyrura gjysmë ose të pambikëqyrura.
Trajnimi i një algoritmi të të mësuarit të mbikëqyrur mund të shihet si një kërkim për kombinimin optimal të peshave për t'u zbatuar në një grup të dhënash ose për të parashikuar një rezultat të dëshirueshëm.
Shtysa e kësaj pune është kompleksiteti llogaritës. Pajisja që përdoret për të dhënë video lojëra mund të përshpejtojë gjithashtu trajnimin e algoritmeve të të mësuarit të mbikëqyrur.
Çfarë është Morphware?
Një nga problemet kryesore në modelet e mësimit të makinerive është burimet llogaritëse të kërkuara për të ekzekutuar ngarkesat e punës moderne të mësimit të makinerive po dyfishohen afërsisht çdo tre muaj e gjysmë.
Për të adresuar këtë çështje, Morphware zhvillon një rrjet kolegësh që lejon shkencëtarët praktikues të të dhënave, inxhinierët e mësimit të makinerive dhe studentët e shkencave kompjuterike të paguajnë lojtarët e lojërave video ose të tjerë për të trajnuar modele në emër të tyre.
Megjithëse makinat harduerike po ndihmojnë shkencëtarët e të dhënave të përshpejtojnë zhvillimin e modeleve të mësimit të makinerive, kostoja e lartë e këtyre përshpejtuesve harduerësh është gjithashtu një pengesë për shumë shkencëtarë të të dhënave.
Cilat janë modelet e mësimit të makinerisë?
Modelet e mësimit të makinerisë mund të ndryshojnë sipas shkallës së mbikëqyrjes dhe parametrizimit. Qëllimi i trajnimit të një modeli të monitoruar me parametra është të ulë shkallën e gabimit që përfshin distancën numerike midis një parashikimi dhe një vëzhgimi.
Trajnimi i një modeli të mësimit të makinerive zbatohet nga para-përpunimi dhe pasohet nga testimi. Shkencëtarët e të dhënave ndajnë të dhënat që vihen në dispozicion të modeleve të mësimit të makinerive ndërsa ata janë duke u trajnuar nga të dhënat që u vihen në dispozicion gjatë periudhës së tyre të testimit.
Prandaj, mund të shihet se modeli nuk e tejkalon grupin e të dhënave të disponueshme, si dhe performancat, të cilat mund të jenë më të këqija në të dhënat e padukshme.
Normalisht, të dhënat e trajnimit dhe testimit zgjidhen nga i njëjti skedar ose drejtori në përpunim paraprak.
Lindja e të mësuarit të thellë është goditja e madhe e modernes Si një model thelbësisht i ri softuerësh, mësimi i thellë lejon që miliarda neurone softuerësh dhe triliona lidhje të trajnohen paralelisht.
Përdorimi i algoritmeve të rrjetit nervor të thellë dhe mësimi nga shembujt, llogaritja e përshpejtuar është një qasje ideale dhe GPU është procesori ideal.
Është një kombinim i ri për të krijuar një gjeneratë të re për platformat kompjuterike me performancë më të mirë, produktivitet programimi dhe akses të hapur.
Modelet e mësimit të thellë njihen si një nëngrup i modeleve të mësimit të makinerive. Ato janë veçanërisht intensive llogaritëse për t'u trajnuar për shkak të shtresave të tyre të ndërlidhura të variablave latente.
Cila është zgjidhja e Morphware?
Monedha e platformës kryesore Morphware Token përdoret për këto transaksione.
Tokenomika
Oferta totale e Morphware Token është 1,232,922,769 dhe ato janë të djegshme, por jo të përpunueshme.
Nëpërmjet një faqe interneti që është projektuar, zhvilluar dhe vendosur nga Morphware, përdoruesit mund të blejnë tokenin e platformës.
Më pak se dy përqind e furnizimit total të Morphware Tokens do të jetë në shitje në muajin e parë.
Si funksionon Morphware
Procesi i një modeli të mësimit të makinës është analiza e të dhënave dhe më pas është një cikël përsëritës që luhatet midis përzgjedhjes së modelit dhe inxhinierisë së veçorive.
Qëllimi i kësaj pune është të ndihmojë përdoruesit e fundit si shkencëtarët e të dhënave të përsërisin më shpejt duke krijuar akses në një rrjet të decentralizuar kompjuterësh që mund të përshpejtojnë ngarkesën e tyre të punës.
Përdoruesit përfundimtarë çiftohen me nyjet e punëtorëve dhe paguajnë nëpërmjet një ankandi të kundërt me ofertë të mbyllur, me çmim të dytë. Ata paguajnë nyjet e punëtorëve për të trajnuar modelet e tyre dhe nyjet e vlefshmërisë për të testuar modelet e trajnuara nga nyjet e punëtorëve nga Morphware Tokens.
Rolet dhe përgjegjësitë e anëtarëve të rrjetit përfshijnë dy lloje autonome kolegësh.
Për të punuar me Morphware, përdoruesit përfundimtarë thjesht ngarkojnë modelin e tyre, në formën e një fletoreje Jupyter ose një skedari Python, të dhënat e trajnimit dhe testimit.
Më pas, ata duhet të specifikojnë nivelin e saktësisë së synuar dhe të japin një parashikim se sa kohë do të duhet për të arritur atë nivel saktësie. Duke klikuar dorëzohet për të përfunduar.
Përdoruesit përfundimtarë paraqesin modele për t'u trajnuar nga punëtorët dhe testuar nga verifikuesit. Ndërkohë, punëtorët janë nyjet që fitojnë token nga modelet e trajnimit të paraqitura nga përdoruesit fundorë.
Validuesit janë nyjet që fitojnë argumente duke testuar modelet e trajnuara nga punëtorët.
Pasi përdoruesi fundor të dorëzojë modelin, ai do të trajnohet nga punëtorët dhe do të testohet nga vërtetuesit, përmes platformës, e cila komunikon me rrjetin përmes demonit të tij të fundit.
Daemon është përgjegjës jo vetëm për krijimin e algoritmeve dhe grupeve të të dhënave të tyre përkatëse për atë që dorëzohet nga përdoruesi fundor nëpërmjet klientit, por edhe për dërgimin e kërkesës fillestare të punës në kontratën inteligjente.
Përveç kësaj, daemon është përgjegjës për trajnimin dhe testimin e modeleve, nga punëtorët dhe verifikuesit.
Dorëzimi i asistuar nga kolegët lejon përhapjen e një algoritmi dhe një grupi të dhënash përkatëse nga një përdorues fundor te një punonjës ose një validues.
Megjithatë, kërkesat fillestare të punës nga përdoruesi fundor dhe përgjigjet përkatëse ndaj përdoruesit fundor nga punëtorët ose verifikuesit janë të gjitha të postuara në kontratën inteligjente.
Kërkesat fillestare të punës përfshijnë kohën e vlerësuar të periudhës së trajnimit, magnetin e lidhur me algoritmin, grupin e trajnimit dhe grupin e testimit të të dhënave.
Një përgjigje nga një punëtor përfshin një lidhje magneti me modelin që ata trajnuan, i cili më pas testohet nga shumë verifikues.
Nëse modeli që është trajnuar plotëson pragun e kërkuar të performancës, punonjësi dhe vlerësuesit do të marrin token si shpërblim.
Çfarë e bën Morphware të jashtëzakonshëm
Morphware është një treg i dyanshëm.
Tregu u shërben shkencëtarëve të të dhënave të cilët mund të përdorin platformën për të hyrë në fuqinë llogaritëse në distancë përmes rrjetit të kompjuterëve si CPU, GPU, RAM, ashtu siç do të përdornin AWS, por me një kosto më të ulët dhe me një ndërfaqe më miqësore për përdoruesit.
Nga ana tjetër, Morphware u shërben edhe pronarëve të fuqisë së tepërt kompjuterike të cilët kërkojnë të fitojnë para dhe shpërblime duke shitur fuqinë e tyre kompjuterike.
Prandaj, segmentet e klientëve të tij përqendrohen te shkencëtarët e të dhënave, lojtarët ose njerëzit me fuqi të tepërt kompjuterike që duan të fitojnë para.
Aktualisht, lista e klientëve të Morphware është rritur vazhdimisht, duke përfshirë një shkencëtar të dhënash që punon në një makinë vetëdrejtuese Mobility Lab, organizata studentore që kanë nevojë për mbështetje të shkencës së të dhënave dhe kompani automobilistike si Suzu, Mitsubishi ose Volvo.
Morphware ka bashkëpunuar gjithashtu me Tellor. Sipas këtij partneriteti, Tellor do të paguajë Morphware për përdorimin e orakullit të tyre për muajt e parë.
Krahasuar me konkurrentët e tjerë në treg, Morphware ka një avantazh konkurrues. Strategjia e saj unike e tregut e bën produktin e saj më të lirë se të tjerët.
Mbyllja e mendimeve mbi Morphware
Teksa modelet e mësimit të makinerive po bëhen gjithnjë e më komplekse, janë eksploruar projektet për një ekosistem të ri të modeleve të mësimit të makinerive që tregtojnë mbi një rrjet të bazuar në Blockchain.
Si të tillë, përdoruesit përfundimtarë ose blerësit mund të marrin modelin e interesit nga tregu i mësimit të makinerive ndërsa punëtorët ose shitësit që janë të interesuar të shpenzojnë llogaritjet lokale në të dhëna për të përmirësuar cilësinë e atij modeli.
Kështu, merret parasysh lidhja proporcionale midis të dhënave lokale dhe cilësisë së modeleve të trajnuara dhe vlerësohen vlerësimet e të dhënave të shitësve në trajnimin e modeleve.
Projekti tregon një performancë konkurruese në kohë ekzekutimi, një kosto më të ulët të ekzekutimit dhe drejtësi për sa i përket stimujve për pjesëmarrësit.
Morphware është një nga platformat pioniere që prezanton një rrjet peer-to-peer ku përdoruesit fundorë mund të paguajnë lojtarët e lojërave video për të trajnuar modelet e mësimit të makinerive, në emër të tyre, në monedhën Morphware Token të platformës.
Për të mësuar më shumë rreth Morphware - ju lutemi klikoni këtu!
Burimi: https://blockonomi.com/morphware-guide/