{"id":14287,"url":"\/distributions\/14287\/click?bit=1&hash=1d1b6427c21936742162fc18778388fc58ebf8e17517414e1bfb1d3edd9b94c0","hash":"1d1b6427c21936742162fc18778388fc58ebf8e17517414e1bfb1d3edd9b94c0","title":"\u0412\u044b\u0440\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0438\u0437 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430 \u0434\u043e \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f \u0437\u0430 \u0433\u043e\u0434","buttonText":"","imageUuid":""}

Как использовать блокчейн для повышения доступности моделей машинного обучения

Проблемы доступа к моделям машинного обучения

Машинное обучение (МО) , важнейшая часть искусственного интеллекта (ИИ), демонстрирует огромный рост и распространение в различных секторах. Эти модели позволяют компьютерам учиться на данных и делать прогнозы или решения без явного программирования. От здравоохранения и финансов до розничной торговли и логистики модели машинного обучения меняют отрасли, предлагая решения, повышающие эффективность и инновации.

Несмотря на их преобразующий потенциал, доступ к моделям МО и их внедрение сопряжены с проблемами. Проблемы доступности, в первую очередь связанные с централизованным характером развертывания, ограничивают широкое использование этих моделей. Кроме того, проблемы масштабируемости, эффективности, безопасности и соблюдения различных правил конфиденциальности создают серьезные препятствия, часто ограничивая плавную интеграцию и использование машинного обучения в различных приложениях.

Откройте для себя блокчейн — технологию децентрализованного реестра, известную своей безопасностью и прозрачностью. Он представляет собой многообещающее решение проблем доступности моделей машинного обучения. Его механизмы децентрализации и консенсуса предлагают беспрецедентный уровень доверия и проверки. Более того, способность технологии упрощать смарт-контракты и обеспечивать неизменяемую отслеживаемость делает ее ключевым игроком в повышении доступности моделей машинного обучения.

Как блокчейн может помочь сделать модели машинного обучения доступными

Укрепляя доверие, безопасно храня и обмениваясь данными моделей, а также создавая децентрализованные рынки для услуг и моделей ИИ, блокчейн может улучшить доступ к моделям машинного обучения.

Улучшенная безопасность

Одним из главных достоинств блокчейна является его повышенная безопасность за счет шифрования и децентрализации. Каждый блок в цепочке содержит данные, защищенные криптографическими хэшами, что делает практически невозможным изменение информации после ее записи. Это, в сочетании с механизмами консенсуса , гарантирует, что модели ML в блокчейне безопасны, защищены от несанкционированного доступа и заслуживают доверия.

Повышенная прозрачность и отслеживаемость

Технология блокчейн по своей сути способствует прозрачности и отслеживаемости благодаря неизменяемому реестру. Каждое изменение, обновление или изменение, внесенное в модели ML, записывается в блокчейн, создавая отслеживаемую историю развития модели. Эта функция способствует поддержанию целостности моделей машинного обучения, укреплению доверия между пользователями и упрощению аудитов и проверок соответствия.

Кроме того, проблема «черного ящика» решается за счет использования блокчейна для отслеживания улучшений моделей машинного обучения . Пользователи могут отслеживать и понимать изменения, улучшая подотчетность и избавляясь от беспокойства по поводу непрозрачности сложных алгоритмов машинного обучения. Уверенность пользователя в поведении модели обеспечивается прозрачностью, которая имеет решающее значение для соблюдения нормативных требований.

Улучшенная масштабируемость

Распределенная природа блокчейна открывает возможности для параллельных вычислений и повышения масштабируемости. Распределяя вычислительную нагрузку между несколькими узлами, блокчейн позволяет эффективно обрабатывать большие наборы данных и сложные вычисления. Эта масштабируемость особенно важна для моделей машинного обучения, которые часто требуют значительных вычислительных ресурсов для обучения и вывода.

Шаги по использованию блокчейна для повышения доступности моделей машинного обучения

Благодаря безопасному обмену моделями машинного обучения и их монетизации с помощью децентрализованных приложений (DApps) и смарт-контрактов блокчейн улучшает доступ к ним.

Выбор правильной блокчейн-платформы

Выбор подходящей блокчейн-платформы является краеугольным камнем интеграции блокчейна с моделями машинного обучения. Процесс отбора должен быть сосредоточен на масштабируемости, безопасности и совместимости платформы с рабочими процессами машинного обучения. Принятие этого решения может зависеть от изучения популярных платформ и их отличительных особенностей, обеспечивая гармоничное сочетание технологий.

Разработка смарт-контрактов

Смарт-контракты — самоисполняющиеся контракты с условиями, непосредственно записанными в коде — имеют решающее значение в этой интеграции. Эти контракты автоматизируют и обеспечивают выполнение согласованных условий, способствуя доверию и прозрачности. Разработка, тестирование и развертывание надежных смарт-контрактов на выбранной платформе блокчейна заложит основу для безопасной и эффективной системы.

Обучение и сериализация модели

Прежде чем загружать модели ML в блокчейн, их необходимо обучить и сериализовать. Это включает в себя подготовку данных, обучение модели с использованием соответствующих алгоритмов и преобразование модели в формат, подходящий для загрузки. Сериализация гарантирует, что модель сохранит свою структуру и изученные параметры, что облегчает ее развертывание и использование в блокчейне.

Процесс преобразования обученной модели машинного обучения в формат, который можно удобно хранить, передавать или загружать для последующего использования, называется сериализацией. Сохранив архитектуру, параметры и веса модели в файле или памяти, ее можно загрузить и использовать снова без необходимости обучения. Сериализация необходима для интеграции моделей машинного обучения в различные контексты и приложения.

Загрузка моделей в блокчейн

После сериализации модели машинного обучения готовы к загрузке в блокчейн. Этот шаг требует тщательной проверки и проверки, чтобы гарантировать целостность и функциональность модели. Загрузка моделей в блокчейн инкапсулирует их в безопасную и прозрачную среду, открывая путь к расширению доступа.

Внедрение обновлений модели

Модели машинного обучения требуют регулярных обновлений для поддержания их точности и актуальности. Внедрение этих обновлений в блокчейн имеет решающее значение и должно выполняться тщательно, чтобы сохранить целостность модели, сохраняя при этом информированность и вовлеченность сообщества пользователей.

Заключение

Если вам нужна помощь с разработкой смарт-контрактов или аудитом уже существующих, мы всегда открыты для новых проектов и готовы взяться за вашу задачу. Наша цель - обеспечить вас надежными и безопасными решениями, которые удовлетворят ваши потребности. Пожалуйста, свяжитесь со нами, чтобы обсудить возможные варианты сотрудничества. Более подробная информация на нашем сайте.

БЕСПЛАТНАЯ МЕТОДИЧКА ПО NFT 2023. Для этого переходим сюда

С любовью, Ваш телеграмм канал "NFT БРИХАZПАТИ".

0
Комментарии
-3 комментариев
Раскрывать всегда