ทำให้การเรียนรู้ของเครื่องทำงานสำหรับ Blockchain

ในปัจจุบัน เนื่องจากเทคนิคแมชชีนเลิร์นนิงถูกนำไปใช้อย่างกว้างขวางกับแอพพลิเคชั่นต่างๆ แมชชีนเลิร์นนิงจึงมีความสำคัญต่อบริการออนไลน์

Morphware เป็นระบบการเรียนรู้ของเครื่องที่กระจายอำนาจซึ่งให้รางวัลแก่เจ้าของเครื่องเร่งความเร็วด้วยการประมูลพลังการประมวลผลที่ไม่ได้ใช้งานและอำนวยความสะดวกให้กับกิจวัตรย่อยที่เกี่ยวข้อง ซึ่งสามารถดำเนินการในนามของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อฝึกฝนและทดสอบแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องด้วยความจุแบบกระจายอำนาจ

ประเภทของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงรวมถึงอัลกอริธึมการเรียนรู้กึ่งควบคุมหรือแบบไม่มีผู้ดูแลภายใต้การดูแล

การฝึกอบรมอัลกอริธึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแลสามารถมองได้ว่าเป็นการค้นหาน้ำหนักรวมกันที่เหมาะสมที่สุดเพื่อนำไปใช้กับชุดของอินพุตหรือเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ที่ต้องการ

แรงผลักดันของงานนี้คือความซับซ้อนในการคำนวณ ฮาร์ดแวร์ที่ใช้ในการแสดงวิดีโอเกมสามารถเร่งการฝึกอบรมอัลกอริธึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแลได้

มอร์ฟแวร์คืออะไร?

ปัญหาสำคัญประการหนึ่งในโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องคือทรัพยากรการคำนวณที่จำเป็นสำหรับการรันปริมาณงานการเรียนรู้ของเครื่องที่ล้ำสมัยจะเพิ่มเป็นสองเท่าทุกๆ สามเดือนครึ่งโดยประมาณ

เพื่อแก้ไขปัญหานี้ Morphware ได้พัฒนาเครือข่ายแบบ peer-to-peer ที่ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง และนักศึกษาด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์สามารถจ่ายเงินให้ผู้เล่นวิดีโอเกมหรือคนอื่น ๆ เพื่อฝึกโมเดลในนามของพวกเขา

แม้ว่าเครื่องฮาร์ดแวร์จะช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเร่งการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง แต่ค่าใช้จ่ายสูงของตัวเร่งฮาร์ดแวร์เหล่านี้เป็นอุปสรรคสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำนวนมาก

โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร?

โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอาจแตกต่างกันไปตามระดับการควบคุมดูแลและการกำหนดพารามิเตอร์ จุดประสงค์ของการฝึกโมเดลที่มีการกำหนดพารามิเตอร์ภายใต้การดูแลคือเพื่อลดอัตราความผิดพลาดที่ครอบคลุมระยะห่างเชิงตัวเลขระหว่างการคาดคะเนและการสังเกต

การฝึกอบรมโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงถูกนำไปใช้โดยการประมวลผลล่วงหน้า และตามด้วยการทดสอบ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะแยกข้อมูลที่มีให้สำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในขณะที่กำลังฝึกอบรมจากข้อมูลที่มีให้ในช่วงเวลาของการทดสอบ

ดังนั้น จะเห็นได้ว่าแบบจำลองนี้ไม่ได้พอดีกับชุดของข้อมูลที่มีอยู่ เช่นเดียวกับประสิทธิภาพ ซึ่งอาจแย่กว่าสำหรับข้อมูลที่มองไม่เห็น

โดยปกติ ข้อมูลการฝึกอบรมและการทดสอบจะถูกเลือกจากไฟล์หรือไดเรกทอรีเดียวกันในการประมวลผลล่วงหน้า

การกำเนิดของการเรียนรู้เชิงลึกเป็นบิ๊กแบงของสมัยใหม่ ในฐานะที่เป็นแบบจำลองซอฟต์แวร์ใหม่ที่เป็นพื้นฐาน การเรียนรู้เชิงลึกช่วยให้เซลล์ประสาทซอฟต์แวร์หลายพันล้านเซลล์และการเชื่อมต่อหลายล้านล้านรายการได้รับการฝึกอบรมไปพร้อม ๆ กัน

การใช้อัลกอริธึมเครือข่ายประสาทลึกและการเรียนรู้จากตัวอย่าง การประมวลผลแบบเร่งความเร็วเป็นแนวทางที่เหมาะสมที่สุด และ GPU เป็นโปรเซสเซอร์ในอุดมคติ

เป็นการผสมผสานรูปแบบใหม่เพื่อสร้างแพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์รุ่นใหม่ที่มีประสิทธิภาพการทำงานที่ดีขึ้น ความสามารถในการเขียนโปรแกรม และการเข้าถึงแบบเปิด

โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกเรียกว่าชุดย่อยของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง พวกเขาใช้การคำนวณอย่างเข้มข้นเป็นพิเศษในการฝึก เนื่องจากชั้นของตัวแปรแฝงที่เชื่อมโยงถึงกัน

โซลูชั่นของ Morphware คืออะไร?

Morphware Token สกุลเงินของแพลตฟอร์มหลักใช้สำหรับธุรกรรมเหล่านี้

โทเคโนมิกส์

อุปทานทั้งหมดของ Morphware Token คือ 1,232,922,769 ตัวและสามารถเผาได้ แต่ไม่สามารถสร้างได้

ผ่านเว็บไซต์ที่ออกแบบ พัฒนา และปรับใช้โดย Morphware ผู้ใช้สามารถซื้อโทเค็นของแพลตฟอร์มได้

น้อยกว่าสองเปอร์เซ็นต์ของอุปทาน Morphware Token ทั้งหมดจะถูกขายในเดือนแรก

Morphware ทำงานอย่างไร

กระบวนการของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงคือการวิเคราะห์ข้อมูล จากนั้นเป็นวัฏจักรการวนซ้ำที่ผันแปรระหว่างการเลือกแบบจำลองและวิศวกรรมคุณลักษณะ

จุดประสงค์ของงานนี้คือการช่วยให้ผู้ใช้ปลายทางเช่นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถทำซ้ำได้เร็วขึ้นโดยการสร้างการเข้าถึงเครือข่ายคอมพิวเตอร์ที่กระจายอำนาจซึ่งสามารถเร่งปริมาณงานได้

ผู้ใช้ปลายทางถูกจับคู่กับและชำระเงิน โหนดผู้ปฏิบัติงานผ่านการประมูลแบบย้อนกลับราคาที่สองที่ปิดสนิท พวกเขาจ่ายโหนดผู้ปฏิบัติงานเพื่อฝึกโมเดลและโหนดตรวจสอบความถูกต้องเพื่อทดสอบโมเดลที่ฝึกโดยโหนดผู้ปฏิบัติงานโดย Morphware Tokens

บทบาทและความรับผิดชอบของสมาชิกของเครือข่ายรวมถึงประเภทเพียร์อิสระสองประเภท

ในการทำงานกับ Morphware ผู้ใช้ปลายทางเพียงแค่อัปโหลดแบบจำลองของพวกเขาในรูปแบบของสมุดบันทึก Jupyter หรือไฟล์ Python ข้อมูลการฝึกอบรมและการทดสอบ

ถัดไป พวกเขาต้องระบุระดับความแม่นยำของเป้าหมายและคาดการณ์ว่าจะใช้เวลานานเท่าใดกว่าจะถึงระดับความแม่นยำนั้น คลิกส่งเป็นอันเสร็จสิ้น

ผู้ใช้ปลายทางส่งแบบจำลองเพื่อให้ผู้ปฏิบัติงานได้รับการฝึกอบรมและทดสอบโดยผู้ตรวจสอบความถูกต้อง ในขณะเดียวกัน ผู้ปฏิบัติงานคือโหนดที่ได้รับโทเค็นจากโมเดลการฝึกอบรมที่ส่งโดยผู้ใช้ปลายทาง

เครื่องมือตรวจสอบคือโหนดที่ได้รับโทเค็นโดยการทดสอบโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมโดยผู้ปฏิบัติงาน

เมื่อผู้ใช้ปลายทางส่งโมเดล โมเดลนั้นจะได้รับการฝึกอบรมโดยคนงานและทดสอบโดยผู้ตรวจสอบความถูกต้อง ผ่านแพลตฟอร์ม ซึ่งสื่อสารกับเครือข่ายผ่านแบ็คเอนด์ daemon

ภูตมีหน้าที่ไม่เพียงแต่สร้างอัลกอริธึมและชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องสำหรับสิ่งที่ผู้ใช้ปลายทางส่งผ่านไคลเอนต์ แต่ยังส่งการชักชวนเบื้องต้นของงานไปยังสัญญาอัจฉริยะ

นอกจากนี้ daemon ยังรับผิดชอบการฝึกอบรมและทดสอบโมเดล โดยผู้ปฏิบัติงานและผู้ตรวจสอบความถูกต้อง

Peer-assisted delivery ช่วยให้สามารถเผยแพร่อัลกอริทึมและชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากผู้ใช้ปลายทางไปยังผู้ปฏิบัติงานหรือผู้ตรวจสอบความถูกต้อง

อย่างไรก็ตาม ข้อกำหนดการทำงานเบื้องต้นจากผู้ใช้ปลายทางและการตอบกลับที่เกี่ยวข้องกับผู้ใช้ปลายทางจากผู้ปฏิบัติงานหรือผู้ตรวจสอบความถูกต้องทั้งหมดจะโพสต์ลงในสัญญาอัจฉริยะ

ข้อกำหนดในการทำงานเบื้องต้น ได้แก่ รันไทม์โดยประมาณของระยะเวลาการฝึกอบรม แม่เหล็กที่เกี่ยวข้องกับอัลกอริทึม ชุดการฝึก และชุดทดสอบของข้อมูล

การตอบสนองจากพนักงานรวมถึงลิงก์แม่เหล็กไปยังแบบจำลองที่พวกเขาฝึกฝน ซึ่งต่อมาได้รับการทดสอบโดยผู้ตรวจสอบหลายคน

หากแบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมตรงตามเกณฑ์ประสิทธิภาพที่กำหนด ผู้ปฏิบัติงานและผู้ตรวจสอบความถูกต้องจะได้รับโทเค็นเป็นรางวัล

อะไรทำให้ Morphware โดดเด่น

Morphware เป็นตลาดสองด้าน

ตลาดให้บริการนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่สามารถใช้แพลตฟอร์มเพื่อเข้าถึงพลังการประมวลผลระยะไกลผ่านเครือข่ายคอมพิวเตอร์ เช่น CPU, GPU, RAM เหมือนกับวิธีที่พวกเขาใช้ AWS แต่มีต้นทุนต่ำกว่าและมีอินเทอร์เฟซที่เป็นมิตรกับผู้ใช้มากขึ้น

ในทางกลับกัน Morphware ยังให้บริการแก่เจ้าของพลังการประมวลผลส่วนเกินที่ต้องการหารายได้และรางวัลจากการขายพลังประมวลผลของพวกเขา

ดังนั้นกลุ่มลูกค้าของบริษัทจึงมุ่งเน้นไปที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักเล่นเกม หรือผู้ที่มีพลังประมวลผลสูงที่ต้องการหารายได้

ปัจจุบัน รายชื่อลูกค้าของ Morphware มีการเติบโตอย่างต่อเนื่อง รวมถึงนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ทำงานใน Mobility Lab รถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเอง องค์กรนักศึกษาที่ต้องการการสนับสนุนด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล และบริษัทยานยนต์ เช่น Suzu, Mitsubishi หรือ Volvo

Morphware ยังได้ร่วมมือกับ Tellor ภายใต้ความร่วมมือนี้ Tellor จะจ่าย Morphware สำหรับการใช้ Oracle ในช่วงสองสามเดือนแรก

เมื่อเทียบกับคู่แข่งรายอื่นในตลาด Morphware มีความได้เปรียบทางการแข่งขัน กลยุทธ์การตลาดที่เป็นเอกลักษณ์ทำให้สินค้ามีราคาถูกกว่าที่อื่น

ปิดความคิดเกี่ยวกับ Morphware

เนื่องจากโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงมีความซับซ้อนมากขึ้น จึงได้มีการสำรวจโครงการสำหรับระบบนิเวศใหม่ของโมเดลการเรียนรู้ด้วยเครื่องที่ซื้อขายผ่านเครือข่ายบล็อคเชน

ดังนั้น ผู้ใช้ปลายทางหรือผู้ซื้อสามารถรับโมเดลที่น่าสนใจจากตลาดการเรียนรู้ของเครื่อง ขณะที่พนักงานหรือผู้ขายที่สนใจใช้การคำนวณในท้องถิ่นกับข้อมูลเพื่อปรับปรุงคุณภาพของโมเดลนั้น

ดังนั้น จะพิจารณาความสัมพันธ์ตามสัดส่วนระหว่างข้อมูลในพื้นที่และคุณภาพของแบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรม และการประเมินมูลค่าข้อมูลของผู้ขายในการฝึกอบรมแบบจำลองต่างๆ จะถูกประมาณการ

โปรเจ็กต์แสดงประสิทธิภาพรันไทม์ที่แข่งขันได้ ค่าใช้จ่ายในการดำเนินการที่ลดลง และความเป็นธรรมในแง่ของสิ่งจูงใจสำหรับผู้เข้าร่วม

Morphware เป็นหนึ่งในแพลตฟอร์มบุกเบิกที่แนะนำเครือข่ายเพียร์ทูเพียร์ ซึ่งผู้ใช้ปลายทางสามารถจ่ายเงินให้ผู้เล่นวิดีโอเกมเพื่อฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในนามของพวกเขาในสกุลเงินของแพลตฟอร์ม Morphware Token

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Morphware – โปรดคลิกที่นี่!