DML (desentralisert maskinlæring) Infrastruktur vil bli brukt på enhetsmaskinlæring, blockchain og Federated Learning Technologies. Det frigjør uutforsket databruk uten tomgangsbehandlingskraft for å trekke ut og prosessere maskinlæring. Algoritmen vil bli implementert av utviklersamfunnet gjennom markedet, og dermed generere innovasjon fra periferien.

Prosjektinfrastruktur

Maskinlæring på enheter uten datautvinning
Bruk ubrukte private data for maskinlæring i en enkelt enhet mens du beskytter personvernet.

utgivelse innovasjon fra periferien
Slipp løs innovasjon ved å skape et fellesskap av utviklere og konkurranse på markedsplass for algoritmer.

Idle -behandlingsevne for å koble milliarder av enheter
Bruk behandlingskraften til alle tilkoblede enheter for å kjøre maskinlæringsalgoritmer.

Massiv deltakelse i maskinlæringstrening
Lag et fellesskap av algoritmetrenere for å forbedre algoritmer gjennom kollektiv innsats.

Adopsjon og interoperabilitet av multi-Blockchain
Kors-multi-kjede kommunikasjon for å implementere blockchain-uavhengige protokoller.

returkraft til økosystemeier
Unngå sentralisering og kontroll av noen få oligarker gjennom blockchain og tokenisering.

Prosjektfunksjoner

Søk, forespørsel og liste maskinlæringsalgoritmer i DML Algo Marketplace;
Opprett en applikasjonsforespørsel om maskinlæring og velg den relevante eieren av personlig enhet for privat datatilgang;
Distribuere maskinlæringsalgoritmer til smarte enheter;
Kjør maskinlæringsalgoritmer med tomgangsbehandlingsmuligheter i DML -appen;
Send inn maskinlæringsresultater fra DML APP (rå data forblir i enheten);
Generere et sammendrag av maskinlæringsprediktive analyserapporter;
Smarte kontraktstransaksjoner i DML -symboler for maskinlæringsmodeller.

*Innholdet ovenfor er samlet av den offisielle beretningen om ikke-småkontoer. Hvis du skrevet ut, vennligst angi kilden.