كيفية نشر التعلم الآلي باستخدام التشفير

تمتلك Ethereum blockchain القدرة على إنشاء سوق لنماذج التعلم الآلي. يتم التحقق من نماذج ML من خلال مرور أمامي على الجهاز الظاهري Ethereum. بهذه الطريقة ، لا يتعين على المشاركين في البروتوكول أن يثقوا ببعضهم البعض. يمكنهم ببساطة استخدام التحقق من التشفير لفرض المعاملات. مع زيادة الطلب على حلول ML ، من المنطقي إنشاء سوق لهذه النماذج. نظرًا لأنها برامج إلى حد كبير ، لا توجد أجهزة مادية مطلوبة.

تتطلب السيارة ذاتية القيادة ، على سبيل المثال ، مئات تيرابايت من البيانات. تتطلب طرق التتبع التقليدية وسطاء للتحقق من البيانات. بعد ذلك ، يتم إرسال البيانات مباشرة إلى عالم البيانات. ومع ذلك ، باستخدام blockchain ، يتم تأمين البيانات بين المشاركين. هذا يلغي الحاجة إلى الوسطاء لتأمين المعاملات. بمساعدة التشفير ، يمكن الآن نشر خوارزميات التعلم الآلي لجعل العالم مكانًا أكثر أمانًا للعيش فيه.
تتطلب خوارزميات التعلم الآلي كميات هائلة من البيانات. تتطلب السيارات ذاتية القيادة مئات تيرابايت من البيانات. تقليديًا ، تتطلب طرق التتبع من المراجعين جمع البيانات وتحليلها قبل إرسالها إلى علماء البيانات. باستخدام تقنية blockchain ، يمكن لعلماء البيانات استخدام التوقيعات الرقمية لضمان أمان البيانات التي يجمعونها. بمجرد الانتهاء ، يمكنهم إرسال حلهم إلى blockchain ، والذي سيتم التحقق منه في blockchain.

باستخدام blockchain ، يمكن تدريب نموذج التعلم الآلي على مجموعة بيانات. يقوم المستخدم بإرسال البيانات إلى عقد Ethereum. بعد ذلك ، تقوم الخوارزمية بتقييم مجموعة البيانات ومكافأة المستخدم بعملة مشفرة أو مكافأة مالية. بمجرد التحقق من النموذج ، يتم إرساله تلقائيًا إلى blockchain. بهذه الطريقة ، يمكن لعلماء البيانات الحصول عليها بشكل مباشر وآمن. هذه هي الطريقة المثلى لبناء ذكاء اصطناعي.
باستخدام blockchain ، يعد التعلم الآلي تقنية ناشئة. على عكس الطرق التقليدية ، فإنه يستخدم تقنية التشفير لضمان أمن البيانات. في الواقع ، تتطلب السيارات ذاتية القيادة مئات تيرابايت من البيانات لتدريب نموذج التعلم الآلي. مجموعة البيانات ليست آمنة فحسب ، بل يمكن أيضًا تشفيرها ونقلها بين المشاركين. يمكن للعقود الذكية أيضًا القضاء على الوسطاء ، وهي خطوة أساسية في إنشاء نظام تعلم آلي قائم على blockchain.

سيؤدي استخدام blockchain للتعلم الآلي بهذه الطريقة إلى إنشاء سوق مفتوح لأبحاث البيانات. باستخدام البنية اللامركزية لـ blockchain ، ستكون خوارزميات التعلم الآلي قادرة على تحسين حلول سلسلة التوريد وتقليل الفاقد. كما أنه سيسهل أمن المعاملات بين المستخدمين. هناك العديد من الفوائد الأخرى لتطبيق blockchain مع البيتكوين. باستخدام نهج هجين ، يمكنك تطوير شبكة لامركزية من الأجهزة التي يمكنها العمل مع العملة المشفرة.

أحد الأمثلة في السيارات ذاتية القيادة. الهدف من المشروع هو تطوير مركبة مستقلة تحتاج إلى مئات تيرابايت من البيانات. للقيام بذلك ، تعتبر طرق التتبع التقليدية ضرورية. علاوة على ذلك ، تتطلب هذه الأساليب إشراك المراجعين وعلماء البيانات ، الأمر الذي قد يكون مكلفًا وغير فعال. مع blockchain اللامركزية ، تكون هذه العملية شفافة ، مما يساعد على ضمان تحسين أمان الشبكة.

للسيارات ذاتية القيادة ، تحتاج إلى مئات تيرابايت من البيانات. تتمثل الطريقة التقليدية في جمع البيانات وإرسالها إلى المدقق للتحقق منها. ومع ذلك ، فإن حل التعلم الآلي القائم على blockchain سيقضي على الوسطاء ويجعل العملية برمتها أكثر شفافية وكفاءة. للاستخدامات الأكثر تقدمًا ، ستمكّن السيارة ذاتية القيادة من التواصل مع المركبات الأخرى في نفس المنطقة.

لنشر التعلم الآلي باستخدام التشفير ، تحتاج إلى توفير البيانات اللازمة. على سبيل المثال ، تتطلب السيارة ذاتية القيادة مئات تيرابايت من البيانات. الطريقة التقليدية هي جمع البيانات وإرسالها إلى المدقق. من خلال التأكد من أن البيانات جديرة بالثقة ، ستسمح هذه العملية للمستخدم بنقل البيانات مباشرة إلى عالم البيانات. إنها أيضًا طريقة رائعة لضمان أمان البيانات.

يوفر blockchain الأساسي البيانات التي سيتم استخدامها لنموذج ML. سيتم استخدام blockchain لخدمة التنبؤات. ستعمل واجهة برمجة التطبيقات كخلفية. سيتم تدريب نموذج ML على البيانات المقدمة من blockchain. مع مستوى عالٍ من الأمان ، يمكنه منع الجهات الخبيثة من استغلال البيانات. في حين أنه قد لا يكون قادرًا على التنبؤ بالأسعار المستقبلية ، يمكن أن يساعد التعلم الآلي في تحسين العملة المشفرة والتعدين.