A DML (decentralizált gépi tanulás) infrastruktúrát alkalmazni fogják az eszközök gépi tanulására, a blokkláncra és az egyesített tanulási technológiákra. Felszabadítja a kihasználatlan adathasználatot üresjárati feldolgozási teljesítmény nélkül a gépi tanulás kinyeréséhez és feldolgozásához. Az algoritmusokat a fejlesztői közösség a piacon keresztül fogja megvalósítani, ami a perifériáról érkező innovációt eredményezi.

Projektinfrastruktúra

Eszközön végzett gépi tanulás adatkinyerés nélkül
Használja ki a kiaknázatlan privát adatokat a gépi tanuláshoz egyetlen eszközön, miközben megőrzi a magánéletet.

Engedd szabadjára az innovációt a perifériáról
Szabadítsa fel az innovációt fejlesztői közösség és algoritmikus piaci verseny létrehozásával.

Milliárd csatlakoztatott eszköz tétlen feldolgozási teljesítménye
Használja ki az összes csatlakoztatott eszköz feldolgozási teljesítményét gépi tanulási algoritmusok futtatásához.

Részvétel nagyarányú gépi tanulási képzésben
Hozzon létre egy algoritmusoktatói közösséget, hogy kollektív erőfeszítésekkel javítsa az algoritmusokat.

Több blokklánc elfogadása és együttműködési képessége
Több láncon keresztül kommunikáljon a blokklánc-agnosztikus protokollok megvalósítása érdekében.

Vissza vissza a hatalmat az ökoszisztéma tulajdonosaihoz
Kerülje el a centralizációt és néhány oligarcha általi ellenőrzést a blokkláncon és a tokenizáláson keresztül.

A projekt jellemzői

Keressen, kérjen és listázzon gépi tanulási algoritmusokat a DML Algo Marketplace-en;
hozzon létre gépi tanulási alkalmazáskérelmeket, és válassza ki a megfelelő egyéni eszköztulajdonosokat a privát adatokhoz való hozzáféréshez;
bemutassa be a gépi tanulási algoritmusokat Telepítse az okoseszközökön ;
futtasson gépi tanulási algoritmusokat üresjárati feldolgozási teljesítménnyel a DML alkalmazásban;
küldje el a gépi tanulási eredményeket a DML alkalmazásból (a nyers adatok az eszközön maradnak);
összesített gépi tanulási előrejelzések generálása Analitikai jelentések;
Intelligens szerződés tranzakciók DML tokenekben a gépi tanulási modellekhez.

*A fenti tartalmat a YouToCoin hivatalos szervezője. Ha újranyomtatja, kérjük, adja meg a forrást.