Haut, wéi Maschinn Léieren Techniken wäit op eng Rei vun Uwendungen applizéiert ginn, ass Maschinn Léieren wichteg fir Online Servicer ginn.
Morphware ass en dezentraliséierte Maschinnléieresystem deen d'Besëtzer vun de Beschleuniger belount andeems se hir Idle Rechenkraaft auktiounen an dann déi assoziéiert Sub-Routinen erliichtert, déi am Numm vun den Datewëssenschaftler kënnen d'Maschinn Léiermodeller an enger dezentraliséierter Kapazitéit trainéieren an testen.
Aarte vu Maschinnléieremodeller enthalen iwwerwaachte semi- oder net iwwerwaachte Léieralgorithmen.
D'Ausbildung vun engem iwwerwaachte Léieralgorithmus kann als Sich no der optimaler Kombinatioun vu Gewiichter gesi ginn fir op eng Rei vun Inputen ze gëllen oder e wënschenswäerten Output virauszesoen.
Den Impuls vun dëser Aarbecht ass d'Computational Komplexitéit. Hardware déi benotzt gëtt fir Videospiller ze maachen kann och d'Ausbildung vun iwwerwaachte Léieralgorithmen beschleunegen.
Wat ass Morphware?
Ee vun de Schlësselprobleemer bei Maschinnléieremodeller ass d'Rechnerressourcen, déi néideg sinn fir modernst Maschinnléierend Aarbechtslaascht ze lafen, verduebelt ongeféier all dräi an en halleft Méint.
Fir dëst Thema unzegoen, entwéckelt Morphware e Peer-to-Peer-Netzwierk dat praktizéierend Datewëssenschaftler, Maschinnléieringenieuren a Computerwëssenschaftsstudenten erlaabt Videospillspiller oder anerer ze bezuelen fir Modeller op hirem Numm ze trainéieren.
Och wann Hardwaremaschinnen Datewëssenschaftler hëllefen d'Entwécklung vu Maschinnléiermodeller ze beschleunegen, sinn déi héich Käschte vun dësen Hardware Beschleuniger och eng Barrière fir vill Datewëssenschaftler.
Wat sinn Machine Learning Modeller?
Maschinn Léiermodeller kënne variéieren no Grad vun der Iwwerwaachung an der Parameteriséierung. Den Zweck vum Training vun engem iwwerwaachte-parameteriséierte Modell ass d'Feelerquote ze senken, déi d'numeresch Distanz tëscht enger Prognose an enger Observatioun spant.
Training e Maschinnléiermodell gëtt duerch Pre-Veraarbechtung ëmgesat, a gefollegt vum Test. Datewëssenschaftler trennen d'Donnéeën, déi fir Maschinnléiermodeller zur Verfügung gestallt ginn, während se trainéieren vun den Donnéeën, déi hinnen zur Verfügung gestallt ginn während hirer Testperiod.
Dofir kann et gesi ginn datt de Modell de Set vu verfügbaren Donnéeën net iwwerpasst, souwéi Performancen, déi op onsiichten Donnéeën méi schlëmm kënne sinn.
Normalerweis ginn Trainings- an Testdaten aus der selwechter Datei oder Verzeechnes an der Pre-Veraarbechtung ausgewielt.
D'Gebuert vum Deep Learning ass de Big Bang vum modernen Als grondleeënd neie Softwaremodell, Deep Learning erlaabt Milliarden vu Softwareneuronen an Billioune vu Verbindungen parallel ze trainéieren.
Lafen déif neural Netzwierk Algorithmen a léiere vu Beispiller, beschleunegt Informatik ass eng ideal Approche an d'GPU ass den ideale Prozessor.
Et ass eng nei Kombinatioun fir eng nei Generatioun fir Rechenplattformen ze kreéieren mat besserer Leeschtung, Programméierungsproduktivitéit an oppener Accessibilitéit.
Deep Learning Modeller sinn als Ënnerdeelung vu Maschinnléiermodeller bekannt. Si si besonnesch computationell intensiv ze trainéieren wéinst hire verbonne Schichten vun latente Variabelen.
Wat ass d'Morphware Léisung?
D'Währung vun der Haaptplattform Morphware Token gëtt fir dës Transaktioune benotzt.
Tokenomics
D'total Versuergung vum Morphware Token ass 1,232,922,769 a si sinn brennbar, awer net mintbar.
Duerch eng Websäit déi vun Morphware entworf, entwéckelt an ofgebaut ass, kënnen d'Benotzer d'Plattform Token kafen.
Manner wéi zwee Prozent vun der Gesamtversuergung vu Morphware Tokens wäerten am éischte Mount ze verkafen sinn.
Wéi Morphware Wierker
De Prozess vun engem Maschinnléiermodell ass Datenanalyse an dann ass en iterativen Zyklus deen tëscht Modellauswiel a Feature-Ingenieur wackelt.
Den Zweck vun dëser Aarbecht ass Ennbenotzer wéi Datewëssenschaftler ze hëllefen méi séier ze iteréieren andeems se Zougang zu engem dezentraliséierte Computernetz erstellen deen hir Aarbechtslaascht beschleunegen kann.
Endbenotzer gi gepaart mat a bezuelen, Aarbechternoden iwwer eng versiegelt Offer, zweete Präis ëmgedréint Auktioun. Si bezuelen Aarbechtsknäppchen fir hir Modeller ze trainéieren a Validatorknäppchen fir d'Modeller ze testen, déi vun den Aarbechternoden vun Morphware Tokens trainéiert ginn.
D'Rollen an d'Verantwortung vun de Membere vum Netz enthalen zwou autonom Peer-Typen.
Fir mat Morphware ze schaffen, lued d'Endbenotzer just hire Modell erop, a Form vun engem Jupyter Notizbuch oder enger Python-Datei, d'Formatiouns- an Testdaten.
Als nächst musse se den Zilgenauegkeetsniveau spezifizéieren an eng Prognose ginn fir wéi laang et dauert fir dee Genauegkeetsniveau z'erreechen. Klickt op submits fir ofzeschléissen.
Endbenotzer presentéieren Modeller fir vun den Aarbechter trainéiert ze ginn a vun de Valideuren getest ze ginn. Mëttlerweil sinn d'Aarbechter d'Noden déi Tokens verdéngen duerch Trainingsmodeller, déi vun den Endverbraucher ofgeliwwert ginn.
Validatoren sinn d'Knäppercher déi Tokens verdéngen andeems se Modeller testen, déi vun den Aarbechter trainéiert sinn.
Wann den Endverbraucher de Modell ofleet, gëtt et vun den Aarbechter trainéiert a vun de Valideuren getest, duerch d'Plattform, déi mam Netz duerch säi Back-End Daemon kommunizéiert.
Den Daemon ass verantwortlech fir net nëmmen Algorithmen an hir jeweileg Datesätz ze kreéieren fir dat wat vum Endverbraucher duerch de Client ofgeliwwert gëtt, awer och déi initial Ufro vun der Aarbecht un de Smart Kontrakt ze schécken.
Zousätzlech ass den Daemon verantwortlech fir d'Ausbildung an d'Tester vun de Modeller, vun den Aarbechter a Valideuren.
Peer-assistéiert Liwwerung erlaabt d'Verbreedung vun engem Algorithmus an entspriechend Dataset vun engem Endverbraucher un en Aarbechter oder e Validator.
Wéi och ëmmer, déi initial Aarbechtsufuerderunge vum Endverbraucher an relevant Äntwerten op den Endverbraucher vun den Aarbechter oder Valideuren ginn all op de Smart Kontrakt gepost.
Déi initial Aarbechtsufuerderunge enthalen déi geschätzte Runtime vun der Trainingsperiod, den Algorithmus-relatéierten Magnéit, den Trainingsset an den Testset vun Daten.
Eng Äntwert vun engem Aarbechter enthält e Magnéitlink zum Modell deen se trainéiert hunn, deen duerno vu ville Valideuren getest gëtt.
Wann de Modell deen trainéiert gouf den erfuerderleche Leeschtungsschwell entsprécht, kréien den Aarbechter an d'Validateuren Tokens als Belounung.
Wat mécht Morphware aussergewéinlech
Morphware ass eng zweesäiteg Maartplaz.
D'Maartplaz servéiert Datewëssenschaftler déi d'Plattform benotze kënnen fir Zougang zu Remote Rechenkraaft duerch d'Netzwierk vu Computeren wéi CPUs, GPUs, RAM wéi de Wee wéi se AWS benotzen, awer zu méi niddrege Käschten a mat enger méi userfrëndlecher Interface.
Op der anerer Säit servéiert Morphware och Besëtzer vun iwwerschësseg Rechenkraaft déi sichen Sue a Belounungen ze verdéngen andeems se hir Rechenkraaft verkafen.
Dofir konzentréiere seng Clientssegmenter op Datewëssenschaftler, Gameren oder Leit mat iwwerschësseg Rechenkraaft, déi Sue wëllen verdéngen.
De Moment ass d'Clientlëscht vu Morphware kontinuéierlech gewuess, dorënner en Datewëssenschaftler, deen un engem selbstfahrenden Auto Mobilitéitslabo schafft, Studentenorganisatiounen déi Datenwëssenschaftssupport brauchen, an Autosfirmen wéi Suzu, Mitsubishi oder Volvo.
Morphware huet och mat Tellor zesummegeschafft. Ënnert dëser Partnerschaft wäert den Tellor Morphware bezuelen fir hiren Orakel fir déi éischt Méint ze benotzen.
Am Verglach mat anere Konkurrenten um Maart huet Morphware e kompetitive Virdeel. Seng eenzegaarteg Maartplazstrategie mécht säi Produkt méi bëlleg wéi anerer.
Ofschloss Gedanken iwwer Morphware
Wéi Maschinnléieremodeller ëmmer méi komplex ginn, goufen d'Projete fir en neit Ökosystem vu Maschinnléiermodeller iwwer e Blockchain-baséiert Netzwierk exploréiert.
Als solch kënnen d'Ennverbraucher oder d'Keefer den Interessimodell vum Maschinnléieremaart kréien, während Aarbechter oder Verkeefer déi interesséiert sinn lokal Berechnungen op Daten ze verbréngen fir d'Qualitéit vum Modell ze verbesseren.
Also gëtt d'proportional Relatioun tëscht de lokalen Donnéeën an der Qualitéit vun trainéierte Modeller berücksichtegt, an d'Bewäertunge vun den Daten vum Verkeefer beim Training vun de Modeller ginn geschätzt.
De Projet weist eng kompetitiv Run-Time Performance, e méi niddrege Käschte vun der Ausféierung, a Fairness a punkto Ureiz fir d'Participanten.
Morphware ass eng vun de Pionéierplattformen, déi e Peer-to-Peer-Netzwierk virstellt, wou Endbenotzer Videospillspiller kënne bezuelen fir Maschinnléiermodeller ze trainéieren, op hirem Numm, an der Plattform hir Währung Morphware Token.
Fir méi iwwer Morphware ze léieren - klickt w.e.g. hei!
Quell: https://blockonomi.com/morphware-guide/