DML（分散型機械学習）インフラストラクチャは、デバイスの機械学習、ブロックチェーン、フェデレーション学習技術に適用されます。機械学習を抽出および処理するためのアイドル処理能力なしで、未開拓のデータ使用量を解放します。このアルゴリズムは、市場を通じて開発者コミュニティによって実装され、周辺から革新を生み出します。

プロジェクトインフラストラクチャ

データ抽出のないデバイスでの機械学習
プライバシーを保護しながら、単一のデバイスで機械学習に未使用のプライベートデータを使用します。

Peripheryからのイノベーションをリリース
アルゴリズムの市場で開発者のコ​​ミュニティと競争を築くことにより、イノベーションを解き放ちます。

数十億のデバイスを接続するためのアイドル処理機能
すべての接続されたデバイスの処理能力を使用して、機械学習アルゴリズムを実行します。

機械学習トレーニングへの大規模な参加
アルゴリズムトレーナーのコミュニティを作成して、集合的な努力を通じてアルゴリズムを改善します。

マルチブロックチャインの採用と相互運用性
ブロックチェーンに依存しないプロトコルを実装するためのクロスマルチチェーン通信。

エコシステム所有者へのパワーを返す
ブロックチェーンとトークン化により、いくつかのオリガルヒの集中化と制御を避けてください。

プロジェクト機能

DMLアルゴマーケットプレイスでの機械学習アルゴリズムを検索、リクエスト、およびリスト。
機械学習アプリケーションのリクエストを作成し、プライベートデータアクセスのために関連するパーソナルデバイス所有者を選択します。
機械学習アルゴリズムをスマートデバイスに展開します;
DMLアプリでアイドル処理機能を備えた機械学習アルゴリズムを実行します。
DMLアプリから機械学習結果を送信します（RAWデータはデバイスに残ります）。
機械学習予測分析レポートの概要を生成します;
機械学習モデル用のDMLトークンでのスマートコントラクトトランザクション。

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