ທຸກມື້ນີ້, ເນື່ອງຈາກເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງກັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຕ່າງໆ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໄດ້ກາຍເປັນຄວາມສໍາຄັນກັບການບໍລິການອອນໄລນ໌.
Morphware ແມ່ນລະບົບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກແບບແບ່ງຂັ້ນຄຸ້ມຄອງທີ່ໃຫ້ລາງວັນແກ່ເຈົ້າຂອງເຄື່ອງເລັ່ງໂດຍການປະມູນເຄື່ອງຄອມພິວເຕີທີ່ບໍ່ເຮັດວຽກຂອງເຂົາເຈົ້າ ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນ ອໍານວຍຄວາມສະດວກໃຫ້ແກ່ການຍ່ອຍຍ່ອຍທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ເຊິ່ງສາມາດເປັນຕົວແທນຂອງນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນເພື່ອຝຶກອົບຮົມ ແລະທົດສອບຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກໃນຄວາມສາມາດໃນການກະຈາຍຕົວ.
ປະເພດຂອງໂມເດວການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກລວມມີ algorithms ການຮຽນຮູ້ແບບເຄິ່ງ ຫຼື ບໍ່ມີການຄວບຄຸມເບິ່ງແຍງ.
ການຝຶກອົບຮົມສູດການຄິດໄລ່ການຮຽນຮູ້ທີ່ມີການເບິ່ງແຍງສາມາດເຫັນໄດ້ວ່າເປັນການຄົ້ນຫາການລວມກັນທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງນ້ໍາຫນັກເພື່ອນໍາໃຊ້ກັບຊຸດຂອງວັດສະດຸປ້ອນຫຼືເພື່ອຄາດຄະເນຜົນຜະລິດທີ່ຕ້ອງການ.
ແຮງຈູງໃຈຂອງວຽກງານນີ້ແມ່ນຄວາມສັບສົນຂອງຄອມພິວເຕີ້. ຮາດແວທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສະແດງວິດີໂອເກມຍັງສາມາດເລັ່ງການຝຶກອົບຮົມຂອງວິທີການຮຽນຮູ້ທີ່ມີການຄວບຄຸມດູແລ.
Morphware ແມ່ນຫຍັງ?
ຫນຶ່ງໃນບັນຫາທີ່ສໍາຄັນໃນແບບຈໍາລອງການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກແມ່ນຊັບພະຍາກອນການຄໍານວນທີ່ຕ້ອງການເພື່ອດໍາເນີນວຽກງານການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ທັນສະໄຫມແມ່ນເພີ່ມຂຶ້ນສອງເທົ່າປະມານທຸກໆສາມເດືອນເຄິ່ງ.
ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫານີ້, Morphware ພັດທະນາເຄືອຂ່າຍ peer-to-peer ທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ວິສະວະກອນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ແລະນັກຮຽນວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີຈ່າຍເງິນໃຫ້ກັບຜູ້ຫຼິ້ນວີດີໂອເກມຫຼືຄົນອື່ນເພື່ອຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງໃນນາມຂອງພວກເຂົາ.
ເຖິງແມ່ນວ່າເຄື່ອງຈັກຮາດແວຊ່ວຍໃຫ້ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນເລັ່ງການພັດທະນາແບບຈໍາລອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ສູງຂອງເຄື່ອງເລັ່ງຮາດແວເຫຼົ່ານີ້ຍັງເປັນອຸປະສັກສໍາລັບນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼາຍ.
ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນຫຍັງ?
ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມລະດັບການຊີ້ນໍາແລະການກໍານົດຕົວກໍານົດການ. ຈຸດປະສົງຂອງການຝຶກອົບຮົມຕົວແບບການຄວບຄຸມຕົວກໍານົດການແມ່ນເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນອັດຕາຄວາມຜິດພາດທີ່ກວມເອົາໄລຍະທາງຕົວເລກລະຫວ່າງການຄາດຄະເນແລະການສັງເກດການ.
ການຝຶກອົບຮົມຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນປະຕິບັດໂດຍການປຸງແຕ່ງກ່ອນ, ແລະຕິດຕາມດ້ວຍການທົດສອບ. ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແຍກຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ໃນແບບຈໍາລອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃນຂະນະທີ່ພວກເຂົາກໍາລັງຝຶກອົບຮົມຈາກຂໍ້ມູນທີ່ມີໃຫ້ພວກເຂົາໃນລະຫວ່າງໄລຍະເວລາຂອງການທົດສອບ.
ດັ່ງນັ້ນ, ມັນສາມາດເຫັນໄດ້ວ່າຕົວແບບດັ່ງກ່າວບໍ່ overfit ກັບຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການປະຕິບັດ, ເຊິ່ງອາດຈະຮ້າຍແຮງກວ່າເກົ່າກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ເຫັນ.
ໂດຍປົກກະຕິ, ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມແລະການທົດສອບແມ່ນເລືອກຈາກໄຟລ໌ດຽວກັນຫຼືໄດເລກະທໍລີກ່ອນການປຸງແຕ່ງ.
ການເກີດຂອງການຮຽນຮູ້ເລິກແມ່ນສຽງປັ້ງໃຫຍ່ຂອງທີ່ທັນສະໄຫມ ໃນຖານະເປັນຮູບແບບຊອບແວໃຫມ່ພື້ນຖານ, ການຮຽນຮູ້ເລິກອະນຸຍາດໃຫ້ຫຼາຍຕື້ neurons ຊອບແວແລະພັນຕື້ຂອງການເຊື່ອມຕໍ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມ, ໃນຂະຫນານ.
ດໍາເນີນການລະບົບເຄືອຂ່າຍ neural ເລິກແລະການຮຽນຮູ້ຈາກຕົວຢ່າງ, ຄອມພິວເຕີ້ເລັ່ງແມ່ນວິທີການທີ່ເຫມາະສົມແລະ GPU ແມ່ນໂຮງງານຜະລິດທີ່ເຫມາະສົມ.
ມັນເປັນການລວມກັນໃຫມ່ເພື່ອສ້າງຄົນຮຸ່ນໃຫມ່ສໍາລັບເວທີຄອມພິວເຕີ້ທີ່ມີປະສິດຕິພາບທີ່ດີກວ່າ, ປະສິດທິພາບການຂຽນໂປຼແກຼມ, ແລະການເຂົ້າເຖິງແບບເປີດ.
ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເລິກແມ່ນເປັນທີ່ຮູ້ຈັກເປັນຊຸດຍ່ອຍຂອງຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ເຂົາເຈົ້າມີຄວາມເຂັ້ມຂຸ້ນທາງດ້ານຄອມພິວເຕີໂດຍສະເພາະໃນການຝຶກອົບຮົມເນື່ອງຈາກການຕິດຕໍ່ກັນຂອງຕົວແປທີ່ແຝງຢູ່ໃນຊັ້ນຂອງເຂົາເຈົ້າ.
ການແກ້ໄຂ Morphware ແມ່ນຫຍັງ?
Morphware Token ສະກຸນເງິນຂອງແພລະຕະຟອມຕົ້ນຕໍແມ່ນໃຊ້ສໍາລັບການເຮັດທຸລະກໍາເຫຼົ່ານີ້.
ໂທເຄໂນມ
ການສະຫນອງທັງຫມົດຂອງ Morphware Token ແມ່ນ 1,232,922,769 ແລະພວກມັນສາມາດເຜົາໄດ້, ແຕ່ບໍ່ແມ່ນ mintable.
ຜ່ານເວັບໄຊທ໌ທີ່ຖືກອອກແບບ, ພັດທະນາ, ແລະນໍາໃຊ້ໂດຍ Morphware, ຜູ້ໃຊ້ສາມາດຊື້ token ຂອງເວທີ.
ຫນ້ອຍກວ່າສອງເປີເຊັນຂອງການສະຫນອງທັງຫມົດຂອງ Morphware Tokens ຈະຖືກຂາຍໃນເດືອນທໍາອິດ.
Morphware ເຮັດວຽກແນວໃດ
ຂະບວນການຂອງຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນການວິເຄາະຂໍ້ມູນແລະຫຼັງຈາກນັ້ນເປັນວົງຈອນຊ້ໍາຊ້ອນລະຫວ່າງການຄັດເລືອກຕົວແບບແລະວິສະວະກໍາຄຸນນະສົມບັດ.
ຈຸດປະສົງຂອງວຽກງານນີ້ແມ່ນເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສຸດທ້າຍເຊັ່ນ: ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ iterate ໄວຂຶ້ນໂດຍການສ້າງການເຂົ້າເຖິງເຄືອຂ່າຍການກະຈາຍຂອງຄອມພິວເຕີທີ່ສາມາດເລັ່ງການເຮັດວຽກຂອງເຂົາເຈົ້າ.
ຜູ້ໃຊ້ສຸດທ້າຍຖືກຈັບຄູ່ກັບແລະຈ່າຍເງິນ, โหນດແຮງງານໂດຍຜ່ານການປະມູນແບບປິດສະຫນາ, ການປະມູນລາຄາທີສອງ. ພວກເຂົາຈ່າຍເງິນໃຫ້ຜູ້ເຮັດວຽກເພື່ອຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງຂອງພວກເຂົາແລະໂຫມດຜູ້ກວດສອບເພື່ອທົດສອບຕົວແບບທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມໂດຍໂຫນດພະນັກງານໂດຍ Morphware Tokens.
ພາລະບົດບາດແລະຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງສະມາຊິກຂອງເຄືອຂ່າຍປະກອບມີສອງປະເພດມິດສະຫາຍທີ່ປົກຄອງຕົນເອງ.
ເພື່ອເຮັດວຽກກັບ Morphware, ຜູ້ໃຊ້ສຸດທ້າຍພຽງແຕ່ອັບໂຫລດຮູບແບບຂອງພວກເຂົາ, ໃນຮູບແບບຂອງປື້ມບັນທຶກ Jupyter ຫຼືໄຟລ໌ Python, ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມແລະການທົດສອບ.
ຕໍ່ໄປ, ພວກເຂົາຕ້ອງລະບຸລະດັບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງເປົ້າຫມາຍແລະໃຫ້ການຄາດຄະເນສໍາລັບໄລຍະເວລາທີ່ມັນຈະໃຊ້ເວລາເພື່ອບັນລຸລະດັບຄວາມຖືກຕ້ອງນັ້ນ. ຄລິກສົ່ງເພື່ອສໍາເລັດ.
ຜູ້ໃຊ້ສຸດທ້າຍສົ່ງແບບຈໍາລອງທີ່ຈະໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມໂດຍຜູ້ອອກແຮງງານແລະການທົດສອບໂດຍຜູ້ກວດສອບ. ໃນຂະນະດຽວກັນ, ຄົນງານແມ່ນຈຸດທີ່ມີລາຍໄດ້ຈາກຮູບແບບການຝຶກອົບຮົມທີ່ສົ່ງໂດຍຜູ້ໃຊ້ສຸດທ້າຍ.
Validators ແມ່ນ nodes ທີ່ມີລາຍໄດ້ tokens ໂດຍການທົດສອບແບບຈໍາລອງທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມໂດຍພະນັກງານ.
ເມື່ອຜູ້ໃຊ້ສຸດທ້າຍສົ່ງແບບຈໍາລອງ, ມັນຈະຖືກຝຶກອົບຮົມໂດຍຜູ້ອອກແຮງງານແລະການທົດສອບໂດຍຜູ້ກວດສອບ, ຜ່ານເວທີ, ເຊິ່ງສື່ສານກັບເຄືອຂ່າຍໂດຍຜ່ານ daemon back-end ຂອງມັນ.
daemon ຮັບຜິດຊອບບໍ່ພຽງແຕ່ສ້າງ algorithms ແລະຊຸດຂໍ້ມູນຂອງເຂົາເຈົ້າສໍາລັບສິ່ງທີ່ສົ່ງໂດຍຜູ້ໃຊ້ສຸດທ້າຍຜ່ານລູກຄ້າ, ແຕ່ຍັງສົ່ງການຮ້ອງຂໍເບື້ອງຕົ້ນຂອງການເຮັດວຽກກັບສັນຍາສະຫມາດ.
ນອກຈາກນັ້ນ, daemon ແມ່ນຮັບຜິດຊອບສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມແລະການທົດສອບຕົວແບບ, ໂດຍພະນັກງານແລະຜູ້ກວດສອບ.
ການຈັດສົ່ງແບບ Peer-assisted ອະນຸຍາດໃຫ້ຂະຫຍາຍພັນທຸກໍາຂອງ algorithm ແລະຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ສອດຄ້ອງກັນຈາກຜູ້ໃຊ້ສຸດທ້າຍໄປຫາພະນັກງານຫຼືຜູ້ກວດສອບ.
ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຄວາມຕ້ອງການດ້ານການເຮັດວຽກເບື້ອງຕົ້ນຈາກຜູ້ໃຊ້ສຸດທ້າຍແລະການຕອບສະຫນອງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຜູ້ໃຊ້ສຸດທ້າຍຈາກຜູ້ອອກແຮງງານຫຼືຜູ້ກວດສອບແມ່ນໄດ້ຖືກປະກາດໄວ້ໃນສັນຍາສະຫມາດ.
ຂໍ້ກໍານົດການເຮັດວຽກເບື້ອງຕົ້ນປະກອບມີໄລຍະເວລາປະມານຂອງໄລຍະເວລາການຝຶກອົບຮົມ, ການສະກົດຈິດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບສູດການຄິດໄລ່, ຊຸດການຝຶກອົບຮົມ, ແລະຊຸດຂໍ້ມູນການທົດສອບ.
ຄໍາຕອບຈາກພະນັກງານປະກອບມີການເຊື່ອມຕໍ່ແມ່ເຫຼັກກັບຕົວແບບທີ່ເຂົາເຈົ້າຝຶກອົບຮົມ, ເຊິ່ງຕໍ່ມາໄດ້ຖືກທົດສອບໂດຍຜູ້ກວດສອບຫຼາຍຄົນ.
ຖ້າຕົວແບບທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກົງກັບເກນການປະຕິບັດທີ່ກໍານົດໄວ້, ພະນັກງານແລະຜູ້ກວດສອບຈະໄດ້ຮັບລາງວັນເປັນລາງວັນ.
ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ Morphware ໂດດເດັ່ນ
Morphware ແມ່ນຕະຫຼາດສອງດ້ານ.
ຕະຫຼາດໃຫ້ບໍລິການນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຜູ້ທີ່ສາມາດນໍາໃຊ້ແພລະຕະຟອມເພື່ອເຂົ້າເຖິງພະລັງງານຄອມພິວເຕີ້ຫ່າງໄກສອກຫຼີກຜ່ານເຄືອຂ່າຍຄອມພິວເຕີເຊັ່ນ CPUs, GPUs, RAM ເປັນວິທີທີ່ພວກເຂົາຈະໃຊ້ AWS, ແຕ່ມີລາຄາຖືກກວ່າແລະມີການໂຕ້ຕອບທີ່ເປັນມິດກັບຜູ້ໃຊ້ຫຼາຍຂຶ້ນ.
ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, Morphware ຍັງໃຫ້ບໍລິການເຈົ້າຂອງພະລັງງານຄອມພິວເຕີ້ເກີນທີ່ກໍາລັງຊອກຫາເງິນແລະລາງວັນໂດຍການຂາຍພະລັງງານຄອມພິວເຕີ້ຂອງພວກເຂົາ.
ດັ່ງນັ້ນ, ພາກສ່ວນລູກຄ້າຂອງມັນສຸມໃສ່ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ນັກຫຼິ້ນເກມ, ຫຼືຜູ້ທີ່ມີພະລັງງານຄອມພິວເຕີ້ເກີນທີ່ຕ້ອງການຫາເງິນ.
ໃນປັດຈຸບັນ, ບັນຊີລາຍຊື່ລູກຄ້າຂອງ Morphware ໄດ້ຮັບການເຕີບໃຫຍ່ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງລວມທັງນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທີ່ເຮັດວຽກຢູ່ໃນຫ້ອງທົດລອງ Mobility ລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ, ອົງການຈັດຕັ້ງນັກສຶກສາທີ່ຕ້ອງການສະຫນັບສະຫນູນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ແລະບໍລິສັດລົດໃຫຍ່ເຊັ່ນ Suzu, Mitsubishi, ຫຼື Volvo.
Morphware ຍັງໄດ້ຮ່ວມມືກັບ Tellor. ພາຍໃຕ້ການຮ່ວມມືນີ້, Tellor ຈະຈ່າຍຄ່າ Morphware ສໍາລັບການນໍາໃຊ້ oracle ຂອງເຂົາເຈົ້າສໍາລັບສອງສາມເດືອນທໍາອິດ.
ເມື່ອປຽບທຽບກັບຄູ່ແຂ່ງອື່ນໆໃນຕະຫຼາດ, Morphware ມີປະໂຫຍດດ້ານການແຂ່ງຂັນ. ຍຸດທະສາດການຕະຫຼາດທີ່ເປັນເອກະລັກຂອງມັນເຮັດໃຫ້ຜະລິດຕະພັນຂອງມັນລາຄາຖືກກວ່າຄົນອື່ນ.
ປິດຄວາມຄິດກ່ຽວກັບ Morphware
ເນື່ອງຈາກຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກແມ່ນມີຄວາມຊັບຊ້ອນຫຼາຍຂຶ້ນ, ໂຄງການສໍາລັບລະບົບນິເວດໃຫມ່ຂອງຕົວແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃນການຊື້ຂາຍຜ່ານເຄືອຂ່າຍ Blockchain ໄດ້ຖືກຄົ້ນຫາ.
ດັ່ງນັ້ນ, ຜູ້ໃຊ້ສຸດທ້າຍຫຼືຜູ້ຊື້ສາມາດໄດ້ຮັບຕົວແບບທີ່ມີຄວາມສົນໃຈຈາກຕະຫຼາດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃນຂະນະທີ່ພະນັກງານຫຼືຜູ້ຂາຍທີ່ມີຄວາມສົນໃຈໃນການໃຊ້ຄອມພິວເຕີ້ຄອມພິວເຕີ້ໃນທ້ອງຖິ່ນເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບຄຸນນະພາບຂອງຕົວແບບນັ້ນ.
ດັ່ງນັ້ນ, ການພົວພັນອັດຕາສ່ວນລະຫວ່າງຂໍ້ມູນທ້ອງຖິ່ນແລະຄຸນນະພາບຂອງຕົວແບບທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມໄດ້ຖືກພິຈາລະນາ, ແລະການປະເມີນມູນຄ່າຂອງຂໍ້ມູນຂອງຜູ້ຂາຍໃນການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງໄດ້ຖືກຄາດຄະເນ.
ໂຄງການດັ່ງກ່າວສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງການປະຕິບັດການແຂ່ງຂັນທີ່ໃຊ້ເວລາ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຕ່ໍາຂອງການປະຕິບັດ, ແລະຄວາມຍຸຕິທໍາໃນແງ່ຂອງແຮງຈູງໃຈສໍາລັບຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມ.
Morphware ແມ່ນຫນຶ່ງໃນແພລະຕະຟອມບຸກເບີກທີ່ແນະນໍາເຄືອຂ່າຍ peer-to-peer ທີ່ຜູ້ໃຊ້ສຸດທ້າຍສາມາດຈ່າຍເງິນໃຫ້ຜູ້ຫຼິ້ນວີດີໂອເພື່ອຝຶກອົບຮົມຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ໃນນາມຂອງພວກເຂົາ, ໃນສະກຸນເງິນ Morphware Token ຂອງເວທີ.
ເພື່ອຮຽນຮູ້ເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບ Morphware - ກະລຸນາຄລິກທີ່ນີ້!
ທີ່ມາ: https://blockonomi.com/morphware-guide/