Günümüzde, makine öğrenimi teknikleri bir dizi uygulamaya yaygın olarak uygulandığından, makine öğrenimi çevrimiçi hizmetler için önemli hale geldi.
Morphware, hızlandırıcı sahiplerini, boşta kalan bilgi işlem güçlerini açık artırmaya çıkararak ödüllendiren ve ardından veri bilimcilerin makine öğrenme modellerini merkezi olmayan bir kapasitede eğitmesi ve test etmesi adına ilgili alt rutinleri kolaylaştıran, merkezi olmayan bir makine öğrenme sistemidir.
Makine öğrenimi modellerinin türleri arasında denetimli yarı veya denetimsiz öğrenme algoritmaları bulunur.
Denetimli bir öğrenme algoritmasının eğitimi, bir dizi girdiye uygulanacak veya istenen bir çıktıyı tahmin etmek için optimal ağırlık kombinasyonunun araştırılması olarak görülebilir.
Bu çalışmanın itici gücü, hesaplama karmaşıklığıdır. Video oyunları oluşturmak için kullanılan donanım, denetimli öğrenme algoritmalarının eğitimini de hızlandırabilir.
Morphware Nedir?
Makine öğrenimi modellerindeki temel sorunlardan biri, son teknoloji makine öğrenimi iş yüklerini çalıştırmak için gereken hesaplama kaynaklarının yaklaşık olarak her üç buçuk ayda bir ikiye katlanmasıdır.
Bu sorunu çözmek için Morphware, veri bilimcilerin, makine öğrenimi mühendislerinin ve bilgisayar bilimi öğrencilerinin, video oyunu oyuncularına veya diğerlerine kendi adlarına modelleri eğitmeleri için ödeme yapmalarına olanak tanıyan bir eşler arası ağ geliştirir.
Donanım makineleri, veri bilimcilerin makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesini hızlandırmasına yardımcı olsa da, bu donanım hızlandırıcıların yüksek maliyeti de birçok veri bilimci için bir engeldir.
Makine Öğrenimi Modelleri Nelerdir?
Makine öğrenimi modelleri, denetim ve parametreleştirme derecesine göre değişebilir. Denetimli-parametreli bir modelin eğitiminin amacı, bir tahmin ile bir gözlem arasındaki sayısal mesafeyi kapsayan hata oranını düşürmektir.
Bir makine öğrenimi modelinin eğitimi, ön işleme ile uygulanır ve ardından test edilir. Veri bilimcileri, eğitim sırasında makine öğrenimi modellerine sunulan verileri, test süreleri boyunca kendilerine sağlanan verilerden ayırır.
Bu nedenle, modelin mevcut veri setinin yanı sıra görünmeyen verilerde daha kötü olabilecek performanslara fazla uymadığı görülebilir.
Normalde, eğitim ve test verileri ön işlemede aynı dosya veya dizinden seçilir.
Derin öğrenmenin doğuşu modern çağın büyük patlamasıdır Temelde yeni bir yazılım modeli olan derin öğrenme, milyarlarca yazılım nöronunun ve trilyonlarca bağlantının paralel olarak eğitilmesine olanak tanır.
Derin sinir ağı algoritmaları çalıştıran ve örneklerden öğrenilen hızlandırılmış bilgi işlem ideal bir yaklaşımdır ve GPU ideal işlemcidir.
Daha iyi performans, programlama üretkenliği ve açık erişilebilirlik ile yeni nesil bilgi işlem platformları oluşturmak için yeni bir kombinasyon.
Derin öğrenme modelleri, makine öğrenimi modellerinin bir alt kümesi olarak bilinir. Birbirine bağlı gizli değişken katmanları nedeniyle eğitilmesi özellikle hesaplama açısından yoğundur.
Morphware'in Çözümü Nedir?
Bu işlemler için ana platformun para birimi Morphware Token kullanılır.
Token Ekonomisi
Morphware Token'in toplam arzı 1,232,922,769'dur ve bunlar yakılabilir, ancak basılamaz değildir.
Morphware tarafından tasarlanan, geliştirilen ve dağıtılan bir web sitesi aracılığıyla kullanıcılar platform jetonunu satın alabilir.
Toplam Morphware Token arzının yüzde ikisinden azı ilk ayda satışa sunulacak.
Morphware Nasıl Çalışır?
Bir makine öğrenimi modelinin süreci veri analizidir ve daha sonra model seçimi ile özellik mühendisliği arasında gidip gelen yinelemeli bir döngüdür.
Bu çalışmanın amacı, veri bilimcileri gibi son kullanıcıların, iş yüklerini hızlandırabilecek merkezi olmayan bir bilgisayar ağına erişim oluşturarak daha hızlı yineleme yapmasına yardımcı olmaktır.
Son kullanıcılar, kapalı bir teklif, ikinci fiyat ters açık artırma yoluyla çalışan düğümleriyle eşleştirilir ve ödeme yapar. Modellerini eğitmek için çalışan düğümlere ve Morphware Belirteçleri tarafından çalışan düğümler tarafından eğitilen modelleri test etmek için doğrulayıcı düğümlere ödeme yaparlar.
Ağ üyelerinin rolleri ve sorumlulukları, iki özerk eş türü içerir.
Morphware ile çalışmak için, son kullanıcıların modellerini bir Jupyter not defteri veya bir Python dosyası biçiminde, eğitim ve test verilerini yüklemeleri yeterlidir.
Ardından, hedef doğruluk seviyesini belirlemeleri ve bu doğruluk seviyesine ulaşmanın ne kadar süreceğine dair bir tahmin vermeleri gerekir. Bitirmek için gönderir tıklamak.
Son kullanıcılar, çalışanlar tarafından eğitilecek ve doğrulayıcılar tarafından test edilecek modelleri sunar. Bu arada işçiler, son kullanıcılar tarafından sunulan eğitim modelleriyle jeton kazanan düğümlerdir.
Doğrulayıcılar, çalışanlar tarafından eğitilen modelleri test ederek belirteçler kazanan düğümlerdir.
Son kullanıcı modeli gönderdiğinde, arka uç arka plan programı aracılığıyla ağ ile iletişim kuran platform aracılığıyla çalışanlar tarafından eğitilecek ve doğrulayıcılar tarafından test edilecektir.
Daemon, yalnızca son kullanıcı tarafından istemci aracılığıyla gönderilenler için algoritmalar ve ilgili veri kümeleri oluşturmaktan değil, aynı zamanda akıllı sözleşmeye ilk iş talebini göndermekten de sorumludur.
Ek olarak, arka plan programı, modellerin çalışanlar ve doğrulayıcılar tarafından eğitilmesi ve test edilmesinden sorumludur.
Eş destekli dağıtım, bir algoritmanın ve ilgili veri kümesinin bir son kullanıcıdan bir çalışana veya bir doğrulayıcıya yayılmasını sağlar.
Ancak, son kullanıcıdan gelen ilk çalışma gereksinimleri ve son kullanıcıya işçilerden veya doğrulayıcılardan gelen ilgili yanıtların tümü akıllı sözleşmeye gönderilir.
İlk çalışma gereksinimleri, eğitim süresinin tahmini çalışma süresini, algoritma ile ilgili mıknatısı, eğitim setini ve test veri setini içerir.
Bir çalışandan gelen yanıt, daha sonra birçok doğrulayıcı tarafından test edilen, eğittikleri modele bir mıknatıs bağlantısı içerir.
Eğitilen model gerekli performans eşiğini karşılarsa, çalışan ve doğrulayıcılar ödül olarak belirteçler alacaklardır.
Morphware'i Olağanüstü Yapan Nedir?
Morphware iki taraflı bir pazar yeridir.
Pazar yeri, platformu, CPU'lar, GPU'lar, RAM gibi bilgisayar ağı üzerinden uzaktan bilgi işlem gücüne erişmek için AWS'yi kullandıkları şekilde, ancak daha düşük bir maliyetle ve daha kullanıcı dostu bir arayüzle kullanabilen veri bilimcilerine hizmet eder.
Öte yandan Morphware, bilgi işlem güçlerini satarak para ve ödül kazanmak isteyen aşırı bilgi işlem gücü sahiplerine de hizmet eder.
Bu nedenle müşteri segmentleri, veri bilimcilere, oyunculara veya para kazanmak isteyen aşırı bilgi işlem gücüne sahip kişilere odaklanır.
Şu anda, Morphware'in müşteri listesi, kendi kendini süren bir araba Mobilite Laboratuvarı üzerinde çalışan bir veri bilimcisi, veri bilimi desteğine ihtiyaç duyan öğrenci organizasyonları ve Suzu, Mitsubishi veya Volvo gibi otomotiv şirketleri dahil olmak üzere sürekli olarak büyümektedir.
Morphware ayrıca Tellor ile ortaklık kurdu. Bu ortaklık kapsamında Tellor, Morphware'e kahinlerini ilk birkaç ay kullanmaları için ödeme yapacak.
Morphware, piyasadaki diğer rakiplerle karşılaştırıldığında rekabet avantajına sahiptir. Eşsiz pazaryeri stratejisi, ürününü diğerlerinden daha ucuz hale getirir.
Morphware Üzerine Kapanış Düşünceleri
Makine öğrenimi modelleri giderek daha karmaşık hale geldikçe, Blockchain tabanlı bir ağ üzerinden ticaret yapan yeni bir makine öğrenimi modelleri ekosistemi projeleri araştırıldı.
Bu şekilde, son kullanıcılar veya alıcılar ilgilendikleri modeli makine öğrenimi pazarından edinebilirken, çalışanlar veya satıcılar da bu modelin kalitesini artırmak için veriler üzerinde yerel hesaplamalar harcamakla ilgileniyorlar.
Bu nedenle, yerel veriler ile eğitilen modellerin kalitesi arasındaki orantısal ilişki göz önünde bulundurulur ve modellerin eğitiminde satıcı verilerinin değerlemeleri tahmin edilir.
Proje, rekabetçi bir çalışma süresi performansı, daha düşük bir yürütme maliyeti ve katılımcılar için teşvikler açısından adalet göstermektedir.
Morphware, son kullanıcıların, platformun para birimi Morphware Token'da makine öğrenimi modellerini eğitmek için video oyunu oyuncularına ödeme yapabilecekleri eşler arası bir ağ sunan öncü platformlardan biridir.
Morphware hakkında daha fazla bilgi edinmek için - lütfen buraya tıklayın!
Kaynak: https://blockonomi.com/morphware-guide/