Өнөөдөр машин сургалтын арга техникийг олон төрлийн хэрэглээнд өргөнөөр ашиглаж байгаа тул машин сурах онлайн үйлчилгээнд чухал ач холбогдолтой болсон.
Morphware бол хурдасгуур эзэмшигчдийг сул зогссон тооцоолох хүчийг дуудлага худалдаагаар шагнаж, дараа нь өгөгдлийн эрдэмтдийн нэрийн өмнөөс машин сургалтын загваруудыг төвлөрсөн бус хүчин чадлаар сургах, турших боломжтой холбоотой дэд горимуудыг хөнгөвчлөх төвлөрсөн бус машин сургалтын систем юм.
Машин сургалтын загваруудад хяналттай хагас эсвэл хяналтгүй сургалтын алгоритмууд орно.
Хяналттай сургалтын алгоритмыг сургах нь олон тооны оролтод хэрэглэх эсвэл хүссэн үр дүнг урьдчилан таамаглах жингийн оновчтой хослолыг эрэлхийлэх явдал гэж үзэж болно.
Энэ ажлын түлхэц бол тооцооллын нарийн төвөгтэй байдал юм. Видео тоглоомыг үзүүлэхэд ашигладаг техник хангамж нь хяналттай сургалтын алгоритмуудыг сургах ажлыг хурдасгах боломжтой.
Morphware гэж юу вэ?
Машин сургалтын загварт тулгарч буй гол асуудлуудын нэг бол хамгийн сүүлийн үеийн машин сургалтын ажлын ачааллыг ажиллуулахад шаардагдах тооцооллын нөөц нь ойролцоогоор гурван сар хагас тутамд хоёр дахин нэмэгддэг.
Энэ асуудлыг шийдвэрлэхийн тулд Morphware нь өгөгдөл судлаачид, машин сургалтын инженерүүд болон компьютерийн шинжлэх ухааны оюутнуудад видео тоглоом тоглуулагчид болон бусад хүмүүст тэдний өмнөөс загвар сургахад мөнгө төлөх боломжийг олгодог үе тэнгийн сүлжээг хөгжүүлдэг.
Хэдийгээр техник хангамжийн машинууд өгөгдөл судлаачдад машин сургалтын загваруудыг хөгжүүлэхэд нь тусалж байгаа ч эдгээр техник хангамжийн хурдасгуурын өндөр өртөг нь олон өгөгдөл судлаачдын хувьд саад болж байна.
Машин сургалтын загвар гэж юу вэ?
Машин сургалтын загварууд нь хяналт, параметрийн зэргээс хамаарч өөр өөр байж болно. Хяналттай параметртэй загварыг сургах зорилго нь таамаглал ба ажиглалтын хоорондох тоон зайг хамарсан алдааны түвшинг бууруулахад оршино.
Машин сургалтын загварыг сургах нь урьдчилсан боловсруулалт, дараа нь туршилтаар хэрэгждэг. Мэдээллийн эрдэмтэд сургалт хийх явцад машин сургалтын загварт ашиглах боломжтой өгөгдлийг туршилтын хугацаанд тэдэнд олгосон өгөгдлөөс тусгаарладаг.
Тиймээс загвар нь бэлэн байгаа өгөгдлүүдийн багцаас хэтрээгүй, гүйцэтгэлийн хувьд үл үзэгдэх өгөгдөл дээр илүү муу байж магадгүй гэдгийг харж болно.
Ихэвчлэн сургалт, туршилтын өгөгдлийг урьдчилан боловсруулахдаа нэг файл эсвэл лавлахаас сонгодог.
Гүнзгий сургалтын төрөлт нь орчин үеийн том тэсрэлт юм. Програм хангамжийн цоо шинэ загварын хувьд гүнзгий суралцах нь олон тэрбум программ хангамжийн мэдрэлийн эсүүд болон триллион холболтуудыг зэрэгцүүлэн сургах боломжийг олгодог.
Гүн мэдрэлийн сүлжээний алгоритмуудыг ажиллуулж, жишээнүүдээс суралцах нь хурдасгасан тооцоолол нь хамгийн тохиромжтой арга бөгөөд GPU нь хамгийн тохиромжтой процессор юм.
Энэ нь илүү сайн гүйцэтгэл, програмчлалын бүтээмж, нээлттэй хүртээмжтэй тооцоолох платформуудын шинэ үеийг бий болгох шинэ хослол юм.
Гүн сургалтын загваруудыг машин сургалтын загваруудын дэд хэсэг гэж нэрлэдэг. Тэдгээр нь далд хувьсагчийн давхаргууд хоорондоо уялдаа холбоотой байдаг тул сургахад онцгой тооцоолол их шаарддаг.
Morphware-ийн шийдэл гэж юу вэ?
Эдгээр гүйлгээнд үндсэн платформын мөнгөн тэмдэгт Morphware Token ашиглагддаг.
Токеномик
Morphware Token-ийн нийт нийлүүлэлт нь 1,232,922,769 бөгөөд тэдгээр нь шатах боломжтой боловч хийгдэх боломжгүй.
Morphware-ийн зохион бүтээсэн, хөгжүүлж, байршуулсан вэбсайтаар дамжуулан хэрэглэгчид платформ жетоныг худалдан авах боломжтой.
Morphware жетонуудын нийт нийлүүлэлтийн хоёр хүрэхгүй хувь нь эхний сард худалдаанд гарна.
Morphware хэрхэн ажилладаг
Машин сургалтын загварын үйл явц нь өгөгдлийн шинжилгээ бөгөөд дараа нь загвар сонгох болон онцлог инженерчлэлийн хооронд эргэлддэг давталтын мөчлөг юм.
Энэхүү ажлын зорилго нь өгөгдөл судлаачид зэрэг эцсийн хэрэглэгчдэд ажлын ачааллыг нь хурдасгах төвлөрсөн бус сүлжээнд нэвтрэх боломжийг бий болгосноор илүү хурдан давтахад нь туслах явдал юм.
Эцсийн хэрэглэгчдийг битүүмжилсэн тендер, хоёр дахь үнийн урвуу дуудлага худалдаагаар ажилчдын зангилаатай хослуулж, төлдөг. Тэд загвараа сургахын тулд ажилчны зангилаа, Morphware Tokens-ээр ажилчны зангилаануудын сургасан загваруудыг туршихын тулд баталгаажуулагч зангилааг төлдөг.
Сүлжээний гишүүдийн үүрэг, хариуцлагад бие даасан хоёр төрөл багтана.
Morphware-тэй ажиллахын тулд эцсийн хэрэглэгчид загвараа Jupyter дэвтэр эсвэл Python файл хэлбэрээр сургалт, туршилтын өгөгдлийг байршуулахад л хангалттай.
Дараа нь тэд зорилтот нарийвчлалын түвшинг тодорхойлж, энэ нарийвчлалын түвшинд хүрэхэд хэр хугацаа шаардагдахыг урьдчилан таамаглах хэрэгтэй. Дуусгахын тулд товшиж илгээнэ.
Эцсийн хэрэглэгчид загваруудаа ажилчдад сургаж, баталгаажуулагчаар шалгана. Үүний зэрэгцээ ажилчид нь эцсийн хэрэглэгчдийн ирүүлсэн сургалтын загвараар жетон авдаг зангилаа юм.
Баталгаажуулагч нь ажилчдын бэлтгэсэн загварыг турших замаар жетон олдог зангилаа юм.
Эцсийн хэрэглэгч загвараа ирүүлсний дараа үүнийг ажилчид сургаж, баталгаажуулагч нар арын дэмоноор дамжуулан сүлжээтэй харилцдаг платформоор туршина.
Демон нь эцсийн хэрэглэгчээс үйлчлүүлэгчээр дамжуулан илгээсэн зүйлийн алгоритм болон тэдгээрийн өгөгдлийн багцыг үүсгэх төдийгүй ухаалаг гэрээнд ажлын анхны хүсэлтийг илгээх үүрэгтэй.
Нэмж дурдахад демон нь загваруудыг ажилчид болон баталгаажуулагчдад сургах, турших ажлыг хариуцдаг.
Үе тэнгийн тусламжтай хүргэлт нь алгоритм болон холбогдох өгөгдлийн багцыг эцсийн хэрэглэгчээс ажилтан эсвэл баталгаажуулагч руу дамжуулах боломжийг олгодог.
Гэсэн хэдий ч эцсийн хэрэглэгчээс тавигдах ажлын эхний шаардлага, ажилчид эсвэл баталгаажуулагчдаас эцсийн хэрэглэгчдэд өгөх холбогдох хариултууд бүгд ухаалаг гэрээнд тавигддаг.
Ажлын эхний шаардлагад сургалтын хугацааны тооцоолсон ажиллах хугацаа, алгоритмтай холбоотой соронз, сургалтын багц, туршилтын өгөгдлийн багц орно.
Ажилтны хариуд тэдний сургасан загвар руу соронзон холбоос орсон бөгөөд үүнийг олон баталгаажуулагч шалгадаг.
Хэрэв сургагдсан загвар нь шаардлагатай гүйцэтгэлийн босгыг давсан бол ажилтан болон баталгаажуулагч нар шагнал болгон жетон авах болно.
Morphware-г юугаараа онцгой болгодог вэ
Morphware бол хоёр талт зах зээл юм.
Уг зах зээл нь AWS ашигладаг шигээ CPU, GPU, RAM гэх мэт компьютерийн сүлжээгээр дамжуулан алсын тооцооллын хүчийг ашиглахын тулд платформыг ашиглах боломжтой өгөгдөл судлаачдад үйлчилдэг, гэхдээ хямд өртөгтэй, хэрэглэгчдэд ээлтэй интерфэйстэй.
Нөгөөтэйгүүр, Morphware нь тооцоолох чадвараа зарж мөнгө, шагнал олохыг эрмэлздэг хэт их тооцоолох хүчин чадалтай эздэд үйлчилдэг.
Тиймээс түүний үйлчлүүлэгчдийн сегментүүд нь мэдээлэл судлаачид, тоглоомчид эсвэл мөнгө олохыг хүсдэг хэт тооцоолох чадвартай хүмүүст төвлөрдөг.
Одоогоор Morphware-ийн үйлчлүүлэгчдийн жагсаалт тасралтгүй нэмэгдсээр байгаа бөгөөд үүнд автомат жолоодлоготой автомашины Mobility Lab дээр ажилладаг өгөгдөл судлаач, мэдээллийн шинжлэх ухааны дэмжлэг шаардлагатай оюутны байгууллагууд, Suzu, Mitsubishi, эсвэл Volvo зэрэг автомашины компаниуд багтдаг.
Morphware мөн Tellor-тай хамтран ажиллаж байна. Энэхүү хамтын ажиллагааны хүрээнд Tellor эхний хэдэн сарын турш oracle-аа ашигласны төлөө Morphware-д мөнгө төлөх болно.
Зах зээл дээрх бусад өрсөлдөгчидтэй харьцуулахад Morphware нь өрсөлдөхүйц давуу талтай. Түүний зах зээлийн өвөрмөц стратеги нь бүтээгдэхүүнээ бусдаас хямд болгодог.
Morphware-ийн талаархи хаалтын бодол
Машин сургалтын загварууд улам бүр төвөгтэй болж байгаа тул Blockchain-д суурилсан сүлжээгээр арилжаалагддаг машин сургалтын загваруудын шинэ экосистемийн төслүүдийг судалж байна.
Иймээс эцсийн хэрэглэгчид эсвэл худалдан авагчид машин сургалтын зах зээлээс сонирхсон загвараа олж авахын зэрэгцээ тухайн загварын чанарыг сайжруулахын тулд орон нутгийн тооцооллыг өгөгдөлд зарцуулах сонирхолтой ажилчид эсвэл худалдагчид авах боломжтой.
Тиймээс орон нутгийн мэдээлэл ба бэлтгэгдсэн загваруудын чанар хоорондын пропорциональ хамаарлыг авч үзэж, загварыг сургахдаа худалдагчийн мэдээллийн үнэлгээг тооцдог.
Төсөл нь өрсөлдөхүйц гүйцэтгэл, гүйцэтгэлийн өртөг бага, оролцогчдод урамшууллын хувьд шударга байдлыг харуулдаг.
Morphware бол эцсийн хэрэглэгчид видео тоглоом тоглогчдод төлбөр төлж, платформын мөнгөн тэмдэгт болох Morphware Token-ээр машин сургалтын загваруудыг сургах боломжтой үе тэнгийн сүлжээг нэвтрүүлсэн анхдагч платформуудын нэг юм.
Morphware-ийн талаар илүү ихийг мэдэхийг хүсвэл энд дарна уу!
Эх сурвалж: https://blockonomi.com/morphware-guide/