Бүгінгі таңда машиналық оқыту әдістері көптеген қолданбаларға кеңінен қолданылатындықтан, машиналық оқыту онлайн қызметтер үшін маңызды болды.
Морф-бағдарлама – орталықтандырылмаған компьютерлік оқыту жүйесі, ол үдеткіштердің иелерін олардың бос тұрған есептеу қуатын аукционға қою арқылы марапаттайды, содан кейін орталықтандырылмаған қуатта машиналық оқыту үлгілерін үйрету және сынау үшін деректер ғалымдарының атынан болуы мүмкін байланысты қосалқы бағдарламаларды жеңілдетеді.
Машиналық оқыту үлгілерінің түрлеріне бақыланатын жартылай немесе бақыланбайтын оқыту алгоритмдері жатады.
Бақыланатын оқыту алгоритмін оқытуды кірістер жиынтығына қолдану немесе қалаған нәтижені болжау үшін салмақтардың оңтайлы комбинациясын іздеу ретінде қарастыруға болады.
Бұл жұмыстың серпіні - есептеудің күрделілігі. Бейне ойындарын көрсету үшін пайдаланылатын аппараттық құрал сонымен қатар бақыланатын оқыту алгоритмдерін оқытуды тездетуі мүмкін.
Morphware дегеніміз не?
Машиналық оқыту модельдеріндегі негізгі мәселелердің бірі - заманауи машиналық оқыту жұмыс жүктемелерін іске қосу үшін қажетті есептеу ресурстары шамамен үш жарым ай сайын екі есеге өседі.
Бұл мәселені шешу үшін Morphware бағдарламасы деректер ғалымдарына, машиналық оқыту инженерлеріне және информатика студенттеріне олардың атынан үлгілерді үйрету үшін бейне ойын ойнатқыштарына немесе басқаларға төлеуге мүмкіндік беретін тең дәрежелі желіні әзірлейді.
Аппараттық машиналар деректер ғалымдарына машиналық оқыту үлгілерін әзірлеуді жеделдетуге көмектесіп жатқанымен, бұл аппараттық жеделдеткіштердің жоғары құны да көптеген деректер ғалымдары үшін кедергі болып табылады.
Машиналық оқыту үлгілері дегеніміз не?
Машиналық оқыту үлгілері бақылау және параметрлеу дәрежесіне қарай өзгеруі мүмкін. Бақыланатын-параметрленген үлгіні оқытудың мақсаты болжау мен бақылау арасындағы сандық қашықтықты қамтитын қателік деңгейін төмендету болып табылады.
Машиналық оқыту моделін оқыту алдын ала өңдеу арқылы жүзеге асырылады, содан кейін тестілеу жүргізіледі. Деректерді зерттеушілер жаттығу кезінде машиналық оқыту үлгілеріне қолжетімді деректерді тестілеу кезінде қол жетімді деректерден бөледі.
Сондықтан, үлгінің қол жетімді деректер жиынтығына, сондай-ақ көрінбейтін деректерде нашар болуы мүмкін көрсеткіштерге сәйкес келмейтінін көруге болады.
Әдетте, оқу және сынақ деректері алдын ала өңдеу кезінде бір файлдан немесе каталогтан таңдалады.
Терең оқытудың тууы қазіргі заманғы үлкен жарылыс. Бағдарламалық жасақтаманың түбегейлі жаңа моделі ретінде терең оқыту миллиардтаған бағдарламалық нейрондар мен триллиондаған қосылымдарды қатар оқытуға мүмкіндік береді.
Терең нейрондық желі алгоритмдерін іске қосу және мысалдардан үйрену, жеделдетілген есептеулер тамаша тәсіл және GPU тамаша процессор болып табылады.
Бұл өнімділігі, бағдарламалау өнімділігі және ашық қол жетімділігі бар есептеу платформалары үшін жаңа буын жасаудың жаңа комбинациясы.
Терең оқыту үлгілері машиналық оқыту үлгілерінің жиыны ретінде белгілі. Олар жасырын айнымалылардың өзара байланысты қабаттарына байланысты оқыту үшін әсіресе есептеуді қарқынды.
Morphware шешімі дегеніміз не?
Бұл транзакциялар үшін негізгі платформаның валютасы Morphware Token пайдаланылады.
Токеномика
Morphware Token-тің жалпы жеткізілімі 1,232,922,769 XNUMX XNUMX XNUMX және олар күйдіріледі, бірақ соғуға болмайды.
Morphware әзірлеген, әзірлеген және енгізген веб-сайт арқылы пайдаланушылар платформа таңбалауышын сатып ала алады.
Бірінші айда Morphware Tokens жеткізілімінің екі пайызынан азы сатылымға шығады.
Морфикалық бағдарламалық құрал қалай жұмыс істейді
Машиналық оқыту моделінің процесі деректерді талдау болып табылады, содан кейін үлгіні таңдау мен мүмкіндікті жобалау арасында ауысатын итерациялық цикл.
Бұл жұмыстың мақсаты - деректер ғалымдары сияқты соңғы пайдаланушыларға олардың жұмыс жүктемелерін тездететін орталықтандырылмаған компьютер желісіне қол жеткізу арқылы жылдамырақ қайталауға көмектесу.
Түпкі пайдаланушылар жабық сауда-саттық, екінші бағамен кері аукцион арқылы жұмысшы түйіндерімен жұптастырылады және төлейді. Олар Morphware Tokens арқылы жұмысшы түйіндері үйреткен үлгілерді сынау үшін үлгілерін және валидатор түйіндерін үйрету үшін жұмысшы түйіндеріне төлейді.
Желі мүшелерінің рөлдері мен жауапкершілігі екі автономды әріптес түрін қамтиды.
Morphware бағдарламасымен жұмыс істеу үшін соңғы пайдаланушылар өздерінің үлгісін Jupyter жазу кітапшасы немесе Python файлы түрінде оқу және тестілеу деректерін жүктеп салуы жеткілікті.
Содан кейін олар мақсатты дәлдік деңгейін көрсетіп, дәлдік деңгейіне жету үшін қанша уақыт қажет болатынын болжау керек. Аяқтау үшін жіберуді басу.
Түпкі пайдаланушылар жұмысшылар үйрететін және валидаторлар сынайтын үлгілерді ұсынады. Сонымен қатар, жұмысшылар соңғы пайдаланушылар ұсынған оқу үлгілері арқылы белгілерді алатын түйіндер болып табылады.
Валидаторлар - жұмысшылар үйреткен үлгілерді сынау арқылы белгілерді алатын түйіндер.
Түпкі пайдаланушы үлгіні жібергеннен кейін оны жұмысшылар оқытады және оның бэк-демоны арқылы желімен байланысатын платформа арқылы валидаторлар сынайды.
Демон соңғы пайдаланушы клиент арқылы ұсынатын алгоритмдер мен олардың сәйкес деректер жиынын құруға ғана емес, сонымен қатар смарт келісімшартқа жұмыстың бастапқы сұрауын жіберуге де жауапты.
Сонымен қатар, демон жұмысшылар мен валидаторлардың үлгілерді оқытуға және сынауға жауапты.
Теңдестердің көмегімен жеткізу соңғы пайдаланушыдан жұмысшыға немесе валидаторға алгоритм мен сәйкес деректер жинағын таратуға мүмкіндік береді.
Дегенмен, соңғы пайдаланушының бастапқы жұмыс талаптары және жұмысшылар немесе валидаторлардың соңғы пайдаланушыға тиісті жауаптары смарт келісімшартқа орналастырылады.
Бастапқы жұмыс талаптары жаттығу кезеңінің болжалды орындалу уақытын, алгоритмге қатысты магнитті, жаттығу жиынын және деректердің сынақ жиынын қамтиды.
Жұмысшының жауабы олар оқытқан үлгіге магниттік сілтемені қамтиды, кейін оны көптеген валидаторлар тексереді.
Егер оқытылған үлгі қажетті өнімділік шегіне сәйкес келсе, жұмысшы мен валидаторлар марапат ретінде белгілерді алады.
Морф-бағдарламаны керемет ететін не
Morphware - бұл екі жақты нарық.
Нарық орталық процессорлар, графикалық процессорлар, жедел жад сияқты компьютерлер желісі арқылы қашықтан есептеу қуатына қол жеткізу үшін платформаны пайдалана алатын деректер ғалымдарына қызмет етеді, олар AWS пайдалану тәсілі ретінде, бірақ арзанырақ және пайдаланушыға ыңғайлы интерфейспен.
Екінші жағынан, Morphware сонымен қатар есептеу қуатын сату арқылы ақша мен сыйақы табуға тырысатын артық есептеу қуатының иелеріне қызмет етеді.
Сондықтан оның тұтынушылар сегменттері деректер ғалымдарына, ойыншыларға немесе ақша тапқысы келетін шамадан тыс есептеу қабілеті бар адамдарға бағытталған.
Қазіргі уақытта Morphware клиенттерінің тізімі үздіксіз өсіп келеді, соның ішінде өздігінен жүретін автокөлік Mobility Lab-та жұмыс істейтін деректер зерттеушісі, деректер ғылымының қолдауын қажет ететін студенттік ұйымдар және Suzu, Mitsubishi немесе Volvo сияқты автомобиль компаниялары.
Morphware сонымен қатар Tellor компаниясымен серіктес болды. Осы серіктестік аясында Tellor Morphware-ті алғашқы бірнеше айда oracle пайдаланғаны үшін төлейді.
Нарықтағы басқа бәсекелестермен салыстырғанда, Morphware бәсекелестік артықшылығына ие. Оның бірегей нарықтық стратегиясы өз өнімін басқаларға қарағанда арзанырақ етеді.
Морф-программа туралы қорытынды ойлар
Машиналық оқыту үлгілері барған сайын күрделі бола түскен сайын, Blockchain негізіндегі желі арқылы сауда жасайтын машиналық оқыту үлгілерінің жаңа экожүйесінің жобалары зерттелді.
Осылайша, соңғы пайдаланушылар немесе сатып алушылар қызығушылық үлгісін машиналық оқыту нарығынан ала алады, ал жұмысшылар немесе сатушылар осы модельдің сапасын жақсарту үшін деректерге жергілікті есептеулерді жұмсауға мүдделі.
Осылайша, жергілікті деректер мен оқытылған үлгілердің сапасы арасындағы пропорционалды байланыс қарастырылады және модельдерді оқытудағы сатушы деректерінің бағалаулары бағаланады.
Жоба бәсекеге қабілетті орындау уақытын, орындаудың төмен құнын және қатысушыларды ынталандыру тұрғысынан әділеттілікті көрсетеді.
Морф-бағдарлама — түпкі пайдаланушылар платформаның валютасы Morphware Token арқылы олардың атынан машиналық оқыту үлгілерін үйрету үшін бейне ойын ойнатқыштарына төлей алатын тең дәрежелі желіні ұсынатын пионер платформаларының бірі.
Morphware туралы көбірек білу үшін – осы жерді басыңыз!
Дереккөз: https://blockonomi.com/morphware-guide/