DML-DMLDescription détaillée

DML-DML Description détaillée

L'infrastructure DML (Decentralized Machine Learning) sera appliquée aux technologies d'apprentissage automatique des appareils, de blockchain et d'apprentissage fédéré. Il libère l'utilisation des données inexploitées sans puissance de traitement inactive pour extraire et traiter l'apprentissage automatique. Les algorithmes seront mis en œuvre par la communauté des développeurs via le marché, ce qui entraînera une innovation de la périphérie.

Infrastructure du projet

Apprentissage automatique sur appareil sans extraction de données
Exploitez des données privées inexploitées pour l'apprentissage automatique sur un seul appareil tout en préservant la confidentialité.

Libérez l'innovation de la périphérie
Libérez l'innovation en créant une communauté de développeurs et une concurrence sur le marché algorithmique.

Puissance de traitement inactive de milliards d'appareils connectés
Exploitez la puissance de traitement de tous les appareils connectés pour exécuter des algorithmes d'apprentissage automatique.

Participer à une formation sur le machine learning à grande échelle
Créer une communauté de formateurs en algorithmes pour améliorer les algorithmes grâce à des efforts collectifs.

Adoption et interopérabilité multi-blockchain
Communiquez sur plusieurs chaînes pour mettre en œuvre des protocoles indépendants de la blockchain.

Rendez le pouvoir aux propriétaires des écosystèmes
Évitez la centralisation et le contrôle par quelques oligarques via la blockchain et la tokenisation.

Caractéristiques du projet

Rechercher, demander et répertorier les algorithmes d'apprentissage automatique sur la place de marché DML Algo ;
créer des demandes d'application d'apprentissage automatique et sélectionner les propriétaires d'appareils individuels pertinents pour l'accès aux données privées ;
introduire des algorithmes d'apprentissage automatique Déployer sur des appareils intelligents ;
exécuter des algorithmes d'apprentissage automatique avec une puissance de traitement inactive dans l'application DML ;
soumettre les résultats d'apprentissage automatique à partir de l'application DML (les données brutes restent sur l'appareil) ;
générer des prédictions d'apprentissage automatique agrégées Rapports analytiques ;
Contrat intelligent transactions dans les jetons DML pour les modèles d'apprentissage automatique.

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