Nykyään, kun koneoppimistekniikoita käytetään laajasti erilaisissa sovelluksissa, koneoppimisesta on tullut tärkeä verkkopalveluissa.
Morphware on hajautettu koneoppimisjärjestelmä, joka palkitsee kiihdytinten omistajat huutokaupalla heidän käyttämättömän laskentatehon ja helpottaa sitten niihin liittyviä alirutiineja, jotka voivat olla datatieteilijöiden puolesta kouluttaa ja testata koneoppimismalleja hajautetusti.
Koneoppimismallien tyyppejä ovat valvotut puoli- tai valvomattomat oppimisalgoritmit.
Valvotun oppimisalgoritmin harjoittelua voidaan pitää optimaalisen painojen yhdistelmän etsimisenä, jota voidaan soveltaa syötteiden joukkoon tai ennustaa haluttu tulos.
Tämän työn sysäyksenä on laskennallinen monimutkaisuus. Laitteisto, jota käytetään videopelien renderöintiin, voi myös nopeuttaa valvottujen oppimisalgoritmien koulutusta.
Mikä on Morphware?
Yksi koneoppimismallien keskeisistä ongelmista on huippuluokan koneoppimistyökuormien suorittamiseen tarvittavat laskentaresurssit kaksinkertaistuvat noin kolmen ja puolen kuukauden välein.
Tämän ongelman ratkaisemiseksi Morphware kehittää vertaisverkkoa, jonka avulla harjoittavat datatieteilijät, koneoppimisinsinöörit ja tietojenkäsittelytieteen opiskelijat voivat maksaa videopelien pelaajille tai muille mallien kouluttamisesta heidän puolestaan.
Vaikka laitteistokoneet auttavat datatieteilijöitä nopeuttamaan koneoppimismallien kehitystä, näiden laitteistokiihdyttimien korkea hinta on myös este monille datatieteilijöille.
Mitä ovat koneoppimismallit?
Koneoppimismallit voivat vaihdella valvonnan ja parametroinnin mukaan. Valvotun parametrisoidun mallin koulutuksen tarkoituksena on alentaa virheprosenttia, joka kattaa ennusteen ja havainnon välisen numeerisen etäisyyden.
Koneoppimismallin koulutus toteutetaan esikäsittelyllä ja sitä seuraa testaus. Datatieteilijät erottavat koneoppimismalleille koulutuksen aikana saataville asetetut tiedot niistä tiedoista, jotka ovat heidän käyttöönsä heidän testausjaksonsa aikana.
Siksi voidaan nähdä, että malli ei ylisopi käytettävissä olevan datan joukkoa, samoin kuin suorituskykyä, mikä voi olla huonompi näkymättömällä tiedolla.
Normaalisti koulutus- ja testaustiedot valitaan esikäsittelyssä samasta tiedostosta tai hakemistosta.
Syväoppimisen synty on modernin alkuräjähdys Pohjimmiltaan uudenlaisena ohjelmistomallina syväoppiminen mahdollistaa miljardien ohjelmistoneuronien ja biljoonien yhteyksien koulutuksen rinnakkain.
Syvien hermoverkkoalgoritmien ajaminen ja esimerkeistä oppiminen, kiihdytetty laskenta on ihanteellinen lähestymistapa ja GPU on ihanteellinen prosessori.
Se on uusi yhdistelmä uuden sukupolven luomiseen laskenta-alustoihin, joissa on parempi suorituskyky, ohjelmoinnin tuottavuus ja avoin saavutettavuus.
Syväoppimismallit tunnetaan osana koneoppimismalleja. Niitä on erityisen laskennallisesti intensiivistä harjoitella, koska ne ovat toisiinsa yhteydessä olevia piileviä muuttujia.
Mikä on Morphwaren ratkaisu?
Näihin tapahtumiin käytetään pääalustan valuuttaa Morphware Token.
Tokenomics
Morphware Tokenin kokonaistarjonta on 1,232,922,769 XNUMX XNUMX XNUMX kappaletta ja ne ovat poltettavia, mutta eivät lyödäviä.
Morphwaren suunnitteleman, kehittämän ja käyttöönoton verkkosivuston kautta käyttäjät voivat ostaa alustan tunnuksen.
Alle kaksi prosenttia Morphware Tokenien kokonaistarjonnasta tulee myyntiin ensimmäisen kuukauden aikana.
Miten Morphware toimii
Koneoppimismallin prosessi on data-analyysi ja sitten iteratiivinen sykli, joka vaihtelee mallin valinnan ja ominaisuussuunnittelun välillä.
Tämän työn tarkoituksena on auttaa loppukäyttäjiä, kuten datatieteilijöitä, iteroimaan nopeammin luomalla pääsy hajautettuun tietokoneverkkoon, joka voi nopeuttaa heidän työtaakkaa.
Loppukäyttäjät yhdistetään työntekijäsolmuihin ja maksavat niille suljetun tarjouksen, toisen hinnan käänteisen huutokaupan kautta. He maksavat työntekijäsolmuille malliensa kouluttamisesta ja validointisolmuille Morphware Tokensin työntekijäsolmujen kouluttamien mallien testaamisesta.
Verkoston jäsenten roolit ja vastuut sisältävät kaksi itsenäistä vertaistyyppiä.
Morphwaren kanssa työskennelläkseen loppukäyttäjät lataavat vain mallinsa Jupyter-muistikirjan tai Python-tiedoston muodossa koulutus- ja testaustiedot.
Seuraavaksi heidän on määritettävä tavoitetarkkuustaso ja annettava ennuste siitä, kuinka kauan kyseisen tarkkuustason saavuttaminen kestää. Lopeta napsauttamalla lähettää.
Loppukäyttäjät lähettävät malleja työntekijöiden koulutettaviksi ja validaattoreiden testattavaksi. Samaan aikaan työntekijät ovat solmuja, jotka ansaitsevat tunnuksia loppukäyttäjien lähettämien koulutusmallien perusteella.
Validaattorit ovat solmuja, jotka ansaitsevat tokeneja testaamalla työntekijöiden kouluttamia malleja.
Kun loppukäyttäjä on lähettänyt mallin, työntekijät kouluttavat sen ja validaattorit testaavat sen alustan kautta, joka kommunikoi verkon kanssa taustadaemoninsa kautta.
Daemon ei ole vastuussa vain algoritmien ja niitä vastaavien tietojoukkojen luomisesta loppukäyttäjän asiakkaan kautta toimittamille asiakirjoille, vaan myös alkuperäisen työpyynnön lähettämisestä älykkäälle sopimukselle.
Lisäksi demoni vastaa mallien koulutuksesta ja testaamisesta työntekijöiden ja validoijien toimesta.
Vertaisavusteinen toimitus mahdollistaa algoritmin ja vastaavan tietojoukon levittämisen loppukäyttäjältä työntekijälle tai validoijalle.
Älykkääseen sopimukseen lähetetään kuitenkin loppukäyttäjän alkuperäiset työvaatimukset ja asiaankuuluvat vastaukset loppukäyttäjälle työntekijöiltä tai validoijilta.
Alkutyön vaatimuksia ovat koulutusjakson arvioitu ajoaika, algoritmeihin liittyvä magneetti, koulutussarja ja testausaineisto.
Työntekijän vastaus sisältää magneettilinkin kouluttamaansa malliin, jonka monet validaattorit testaavat myöhemmin.
Jos koulutettu malli täyttää vaaditun suorituskynnyksen, työntekijä ja validoijat saavat palkintoja.
Mikä tekee Morphwaresta erinomaisen
Morphware on kaksipuolinen markkinapaikka.
Markkinapaikka palvelee datatieteilijöitä, jotka voivat käyttää alustaa etälaskentatehoon tietokoneiden, kuten prosessorien, grafiikkasuorittimien ja RAM-verkon kautta samalla tavalla kuin he käyttäisivät AWS:ää, mutta halvemmalla ja käyttäjäystävällisemmällä käyttöliittymällä.
Toisaalta Morphware palvelee myös ylimääräisen laskentatehon omistajia, jotka haluavat ansaita rahaa ja palkintoja myymällä laskentatehoaan.
Siksi sen asiakassegmentit keskittyvät datatieteilijöihin, pelaajiin tai ihmisiin, joilla on ylimääräistä laskentatehoa ja jotka haluavat ansaita rahaa.
Tällä hetkellä Morphwaren asiakaslista on jatkuvasti kasvanut, mukaan lukien datatieteilijä, joka työskentelee itse ajavien autojen Mobility Labissa, opiskelijaorganisaatiot, jotka tarvitsevat datatieteen tukea, ja autoalan yritykset, kuten Suzu, Mitsubishi tai Volvo.
Morphware on myös tehnyt yhteistyötä Tellorin kanssa. Tämän kumppanuuden puitteissa Tellor aikoo maksaa Morphwarelle oraakkelin käytöstä muutaman ensimmäisen kuukauden ajan.
Verrattuna muihin markkinoiden kilpailijoihin Morphwarella on kilpailuetu. Sen ainutlaatuinen markkinapaikkastrategia tekee sen tuotteesta halvemman kuin muut.
Loppuajatuksia Morphwaresta
Kun koneoppimismalleista tulee yhä monimutkaisempia, on tutkittu hankkeita uuteen koneoppimismallien ekosysteemiin, joka käy kauppaa Blockchain-pohjaisen verkon kautta.
Sellaisenaan loppukäyttäjät tai ostajat voivat hankkia kiinnostavan mallin koneoppimismarkkinoilta, kun taas työntekijät tai myyjät, jotka ovat kiinnostuneita käyttämään paikallisia laskelmia dataan parantaakseen mallin laatua.
Näin ollen tarkastellaan paikallisen tiedon suhteellista suhdetta koulutettujen mallien laatuun ja arvioidaan myyjätietojen arvostukset mallien koulutuksessa.
Projekti osoittaa kilpailukykyistä suoritusaikaa, alhaisemmat toteutuskustannukset ja oikeudenmukaisuutta osallistujien kannustimien osalta.
Morphware on yksi uraauurtavista alustoista, joka esittelee peer-to-peer-verkon, jossa loppukäyttäjät voivat maksaa videopelien pelaajille koneoppimismallien kouluttamisesta heidän puolestaan alustan valuutassa Morphware Token.
Lisätietoja Morphwaresta saat napsauttamalla tätä!
Lähde: https://blockonomi.com/morphware-guide/