Heddiw, wrth i dechnegau dysgu peiriant gael eu cymhwyso'n eang i ystod o gymwysiadau, mae dysgu peiriant wedi dod yn bwysig i wasanaethau ar-lein.
Mae Morphware yn system ddysgu peiriannau ddatganoledig sy'n gwobrwyo perchnogion cyflymwyr trwy arwerthu eu pŵer cyfrifiadura segur ac yna'n hwyluso'r is-reolau cysylltiedig, a all fod ar ran y gwyddonwyr data i hyfforddi a phrofi'r modelau dysgu peiriannau mewn capasiti datganoledig.
Mae mathau o fodelau dysgu peirianyddol yn cynnwys algorithmau dysgu lled-oruchwyliaeth neu heb oruchwyliaeth.
Gellir ystyried hyfforddi algorithm dysgu dan oruchwyliaeth fel chwiliad am y cyfuniad gorau posibl o bwysau i'w gymhwyso i set o fewnbynnau neu i ragfynegi allbwn dymunol.
Ysgogiad y gwaith hwn yw cymhlethdod cyfrifiannol. Gall caledwedd a ddefnyddir i wneud gemau fideo hefyd gyflymu'r broses o hyfforddi algorithmau dysgu dan oruchwyliaeth.
Beth Yw Morphware?
Un o'r problemau allweddol mewn modelau dysgu peirianyddol yw bod yr adnoddau cyfrifiannol sydd eu hangen i redeg llwythi gwaith dysgu peirianyddol o'r radd flaenaf yn dyblu tua bob tri mis a hanner.
Er mwyn mynd i'r afael â'r mater hwn, mae Morphware yn datblygu rhwydwaith cyfoedion-i-gymar sy'n caniatáu i wyddonwyr data gweithredol, peirianwyr dysgu peiriannau, a myfyrwyr cyfrifiadureg dalu chwaraewyr gêm fideo neu eraill i hyfforddi modelau ar eu rhan.
Er bod peiriannau caledwedd yn helpu gwyddonwyr data i gyflymu datblygiad modelau dysgu peiriannau, mae cost uchel y cyflymyddion caledwedd hyn hefyd yn rhwystr i lawer o wyddonwyr data.
Beth yw Modelau Dysgu Peiriannau?
Gall modelau dysgu peiriant amrywio yn ôl graddau goruchwyliaeth a pharametereiddio. Pwrpas hyfforddi model paramedr dan oruchwyliaeth yw gostwng y gyfradd gwallau sy'n rhychwantu'r pellter rhifiadol rhwng rhagfynegiad ac arsylwi.
Mae hyfforddi model dysgu peiriant yn cael ei weithredu trwy rag-brosesu, ac yna profi. Mae gwyddonwyr data yn gwahanu'r data sydd ar gael i fodelau dysgu peiriant tra'u bod yn hyfforddi oddi wrth y data sydd ar gael iddynt yn ystod eu cyfnod profi.
Felly, gellir gweld nad yw’r model yn gor-ffitio’r set o ddata sydd ar gael, yn ogystal â pherfformiadau, a all fod yn waeth ar ddata nas gwelwyd.
Fel rheol, dewisir data hyfforddi a phrofi o'r un ffeil neu gyfeiriadur wrth brosesu ymlaen llaw.
Genedigaeth dysgu dwfn yw'r glec fawr o fodern Fel model meddalwedd sylfaenol newydd, mae dysgu dwfn yn caniatáu hyfforddi biliynau o niwronau meddalwedd a thriliynau o gysylltiadau, ochr yn ochr â'i gilydd.
Gan redeg algorithmau rhwydwaith niwral dwfn a dysgu o enghreifftiau, mae cyfrifiadura carlam yn ddull delfrydol a'r GPU yw'r prosesydd delfrydol.
Mae'n gyfuniad newydd i greu cenhedlaeth newydd ar gyfer llwyfannau cyfrifiadura gyda pherfformiad gwell, cynhyrchiant rhaglennu, a hygyrchedd agored.
Gelwir modelau dysgu dwfn yn is-set o fodelau dysgu peirianyddol. Maent yn arbennig o ddwys yn gyfrifiadurol i'w hyfforddi oherwydd eu haenau rhyng-gysylltiedig o newidynnau cudd.
Beth Yw Ateb Morphware?
Defnyddir arian cyfred y prif lwyfan Morphware Token ar gyfer y trafodion hyn.
Tocynomeg
Cyfanswm cyflenwad y Morphware Token yw 1,232,922,769 ac y maent yn llosgadwy, ond nid yn gymunadwy.
Trwy wefan sydd wedi'i dylunio, ei datblygu a'i defnyddio gan Morphware, gall defnyddwyr brynu tocyn y platfform.
Bydd llai na dau y cant o gyfanswm cyflenwad Morphware Tokens ar werth yn ystod y mis cyntaf.
Sut Mae Morphware yn Gweithio
Dadansoddi data yw'r broses o fodel dysgu peiriant ac yna mae'n gylchred ailadroddol sy'n gwagio rhwng dewis model a pheirianneg nodweddion.
Pwrpas y gwaith hwn yw helpu defnyddwyr terfynol fel gwyddonwyr data i ailadrodd yn gyflymach trwy greu mynediad i rwydwaith datganoledig o gyfrifiaduron a all gyflymu eu llwythi gwaith.
Mae defnyddwyr terfynol yn cael eu paru â nodau gweithwyr ac yn talu, trwy arwerthiant gwrthdro cynnig ail-bris wedi'i selio. Maent yn talu nodau gweithwyr i hyfforddi eu modelau a'u nodau dilysu i brofi'r modelau a hyfforddwyd gan nodau gweithwyr gan Morphware Tokens.
Mae rolau a chyfrifoldebau aelodau'r rhwydwaith yn cynnwys dau fath o gyfoedion ymreolaethol.
I weithio gyda Morphware, mae defnyddwyr terfynol yn uwchlwytho eu model, ar ffurf llyfr nodiadau Jupyter neu ffeil Python, y data hyfforddi a phrofi.
Nesaf, mae angen iddynt nodi'r lefel cywirdeb targed a rhoi rhagfynegiad o faint o amser y bydd yn ei gymryd i gyrraedd y lefel cywirdeb honno. Clicio ar submits i orffen.
Mae defnyddwyr terfynol yn cyflwyno modelau i'w hyfforddi gan y gweithwyr a'u profi gan y dilyswyr. Yn y cyfamser, gweithwyr yw'r nodau sy'n ennill tocynnau trwy fodelau hyfforddi a gyflwynir gan y defnyddwyr terfynol.
Dilyswyr yw'r nodau sy'n ennill tocynnau trwy brofi modelau a hyfforddwyd gan y gweithwyr.
Unwaith y bydd y defnyddiwr terfynol yn cyflwyno'r model, bydd yn cael ei hyfforddi gan y gweithwyr a'i brofi gan y dilyswyr, trwy'r platfform, sy'n cyfathrebu â'r rhwydwaith trwy ei ellyll pen ôl.
Mae'r daemon yn gyfrifol nid yn unig am greu algorithmau a'u setiau data priodol ar gyfer yr hyn a gyflwynir gan y defnyddiwr terfynol trwy'r cleient ond hefyd am anfon y deisyfiad cychwynnol o waith i'r contract smart.
Yn ogystal, mae'r ellyll yn gyfrifol am hyfforddi a phrofi'r modelau, gan y gweithwyr a'r dilyswyr.
Mae darpariaeth gyda chymorth cyfoedion yn caniatáu lluosogi algorithm a set ddata gyfatebol o ddefnyddiwr terfynol i weithiwr neu ddilyswr.
Fodd bynnag, mae'r gofynion gwaith cychwynnol gan y defnyddiwr terfynol ac ymatebion perthnasol i'r defnyddiwr terfynol gan weithwyr neu ddilyswyr i gyd yn cael eu postio i'r contract smart.
Mae'r gofynion gwaith cychwynnol yn cynnwys amcangyfrif o amser rhedeg y cyfnod hyfforddi, y magnet sy'n gysylltiedig â algorithm, y set hyfforddi, a'r set ddata brofi.
Mae ymateb gan weithiwr yn cynnwys cyswllt magnet i'r model a hyfforddwyd ganddo, sy'n cael ei brofi wedyn gan lawer o ddilyswyr.
Os yw'r model a hyfforddwyd yn bodloni'r trothwy perfformiad gofynnol, mae'r gweithiwr a'r dilyswyr yn mynd i dderbyn tocynnau fel gwobr.
Beth Sy'n Gwneud Morphware yn Eithriadol
Mae Morphware yn farchnad ddwy ochr.
Mae'r farchnad yn gwasanaethu gwyddonwyr data sy'n gallu defnyddio'r platfform i gyrchu pŵer cyfrifiadurol o bell trwy'r rhwydwaith o gyfrifiaduron fel CPUs, GPUs, RAM fel y ffordd y byddent yn defnyddio AWS, ond am gost is a gyda rhyngwyneb mwy hawdd ei ddefnyddio.
Ar y llaw arall, mae Morphware hefyd yn gwasanaethu perchnogion pŵer cyfrifiadurol gormodol sy'n edrych i ennill arian a gwobrau trwy werthu eu pŵer cyfrifiadurol.
Felly, mae ei segmentau cwsmeriaid yn canolbwyntio ar wyddonwyr data, gamers, neu bobl â phŵer cyfrifiadurol gormodol sydd am ennill arian.
Ar hyn o bryd, mae'r rhestr cleientiaid o Morphware wedi bod yn tyfu'n barhaus gan gynnwys gwyddonydd data sy'n gweithio ar Lab Symudedd car hunan-yrru, sefydliadau myfyrwyr sydd angen cymorth gwyddor data, a chwmnïau modurol fel Suzu, Mitsubishi, neu Volvo.
Mae Morphware hefyd wedi partneru â Tellor. O dan y bartneriaeth hon, mae Tellor yn mynd i dalu Morphware am ddefnyddio eu oracl am yr ychydig fisoedd cyntaf.
O'i gymharu â chystadleuwyr eraill yn y farchnad, mae gan Morphware fantais gystadleuol. Mae ei strategaeth marchnad unigryw yn gwneud ei gynnyrch yn rhatach nag eraill.
Syniadau Cloi ar Forphware
Wrth i fodelau dysgu peiriant ddod yn fwyfwy cymhleth, archwiliwyd y prosiectau ar gyfer ecosystem newydd o fodelau dysgu peiriant sy'n masnachu dros rwydwaith sy'n seiliedig ar Blockchain.
O'r herwydd, gall y defnyddwyr terfynol neu'r prynwyr gaffael y model o ddiddordeb o'r farchnad dysgu peiriannau tra bod gweithwyr neu werthwyr sydd â diddordeb mewn gwario cyfrifiannau lleol ar ddata i wella ansawdd y model hwnnw.
Gan hynny, ystyrir y berthynas gymesur rhwng y data lleol ac ansawdd y modelau hyfforddedig, ac amcangyfrifir prisiadau data'r gwerthwr wrth hyfforddi'r modelau.
Mae'r prosiect yn dangos perfformiad amser rhedeg cystadleuol, cost cyflawni is, a thegwch o ran cymhellion i'r cyfranogwyr.
Mae Morphware yn un o'r llwyfannau arloesol sy'n cyflwyno rhwydwaith cyfoedion-i-gymar lle gall defnyddwyr terfynol dalu chwaraewyr gêm fideo i hyfforddi modelau dysgu peiriannau, ar eu rhan, yn arian cyfred y platfform Morphware Token.
I ddysgu mwy am Morphware - cliciwch yma!
Ffynhonnell: https://blockonomi.com/morphware-guide/