Blockchain အတွက် Machine Learning အလုပ်ပြုလုပ်ခြင်း။

ယနေ့ခေတ်တွင်၊ စက်သင်ယူမှုနည်းပညာများကို အက်ပ်ပလီကေးရှင်းများစွာတွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုလာသောကြောင့် စက်သင်ယူခြင်းသည် အွန်လိုင်းဝန်ဆောင်မှုများအတွက် အရေးကြီးလာပါသည်။

Morphware သည် ၎င်းတို့၏ idle computing power ကို လေလံတင်ရောင်းချခြင်းဖြင့် accelerator ပိုင်ရှင်များကို ဆုချပြီး ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များကိုယ်စား ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုလျှော့ချထားသော စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ပေးပြီး စမ်းသပ်ရန်အတွက် ဆက်စပ်လုပ်ရိုးလုပ်စဉ်ခွဲများကို လွယ်ကူချောမွေ့စေကာ ဆက်စပ်လုပ်ရိုးလုပ်စဉ်များကို လွယ်ကူချောမွေ့စေခြင်းဖြင့် accelerator များ၏ ပိုင်ရှင်များကို ဆုချပေးသည့် ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုလျှော့ချထားသော machine learning စနစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

စက်သင်ယူမှုပုံစံများတွင် ကြီးကြပ်မှုတစ်ပိုင်း သို့မဟုတ် ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များ ပါဝင်သည်။

ကြီးကြပ်သင်ကြားမှု အယ်လဂိုရီသမ်၏ လေ့ကျင့်သင်ကြားမှုသည် သွင်းအားစုအစုတစ်ခုအတွက် အသုံးပြုရန် သို့မဟုတ် နှစ်သက်ဖွယ်ကောင်းသော အထွက်ကို ခန့်မှန်းရန် အလေးများပေါင်းစပ်မှုကို ရှာဖွေခြင်းအဖြစ် ရှုမြင်နိုင်သည်။

ဤလုပ်ငန်း၏ တွန်းအားမှာ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုဖြစ်သည်။ ဗီဒီယိုဂိမ်းများကို တင်ဆက်ရာတွင် အသုံးပြုသည့် ဟာ့ဒ်ဝဲသည် ကြီးကြပ်သင်ကြားမှု အယ်လဂိုရီသမ်များ၏ လေ့ကျင့်မှုကို အရှိန်မြှင့်နိုင်သည်။

Morphware ဆိုတာ ဘာလဲ

စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များတွင် အဓိကပြဿနာများထဲမှတစ်ခုမှာ ခေတ်မီစက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းဆောင်တာများကို လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်သော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာအရင်းအမြစ်များသည် သုံးလခွဲတစ်ကြိမ်ခန့် နှစ်ဆတိုးလာသည်။

ဤပြဿနာကိုဖြေရှင်းရန်အတွက် Morphware သည် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များ၊ စက်သင်ယူမှုအင်ဂျင်နီယာများနှင့် ကွန်ပျူတာသိပ္ပံကျောင်းသားများကို လေ့ကျင့်ပေးသည့် ဗီဒီယိုဂိမ်းကစားသူများ သို့မဟုတ် အခြားသူတို့ကိုယ်စား မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပေးရန် ခွင့်ပြုသည့် peer-to-peer ကွန်ရက်ကို တီထွင်ထားသည်။

ဟာ့ဒ်ဝဲစက်များသည် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များကို စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးကို အရှိန်မြှင့်ရန် ကူညီပေးသော်လည်း၊ အဆိုပါ ဟာ့ဒ်ဝဲ အရှိန်မြှင့်စက်များ၏ ကုန်ကျစရိတ်မြင့်မားမှုသည် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များစွာအတွက် အတားအဆီးတစ်ခုလည်းဖြစ်သည်။

Machine Learning Model တွေက ဘာတွေလဲ။

စက်သင်ယူမှုပုံစံများသည် ကြီးကြပ်မှုနှင့် ကန့်သတ်ချက်အတိုင်းအတာအလိုက် ကွဲပြားနိုင်သည်။ ကြီးကြပ်-ကန့်သတ်စံနှုန်းကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ခန့်မှန်းချက်တစ်ခုနှင့် စောင့်ကြည့်မှုကြားတွင် ကိန်းဂဏာန်းအကွာအဝေးကို ချဲ့ထွင်သည့် အမှားအယွင်းနှုန်းကို လျှော့ချရန်ဖြစ်သည်။

စက်သင်ယူမှုပုံစံကို လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းအား ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် အကောင်အထည်ဖော်ပြီး စမ်းသပ်ခြင်းဖြင့် လုပ်ဆောင်သည်။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ၎င်းတို့၏ စမ်းသပ်ကာလအတွင်း ၎င်းတို့ထံ ရရှိနိုင်သည့် ဒေတာနှင့် လေ့ကျင့်နေစဉ် စက်သင်ယူမှုပုံစံများတွင် ရရှိနိုင်သည့်ဒေတာကို ပိုင်းခြားထားသည်။

ထို့ကြောင့်၊ မော်ဒယ်သည် မမြင်ရသောဒေတာတွင် ပိုဆိုးစေမည့် စွမ်းဆောင်ရည်များအပြင် ရရှိနိုင်သောဒေတာအစုအဝေးများနှင့် အံမဝင်ကြောင်း ရှုမြင်နိုင်ပါသည်။

ပုံမှန်အားဖြင့်၊ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် တူညီသောဖိုင် သို့မဟုတ် လမ်းညွှန်မှ လေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းဒေတာကို ရွေးချယ်ပါသည်။

နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်း သင်ယူခြင်း၏ မွေးဖွားလာခြင်းသည် ခေတ်သစ်၏ ကြီးမားသော ပေါက်ကွဲသံဖြစ်ပြီး အခြေခံကျကျ ဆော့ဖ်ဝဲလ်ပုံစံသစ်တစ်ခုအနေနှင့်၊ နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်းသည် ဆော့ဖ်ဝဲလ်နယူးရွန်ပေါင်း ဘီလီယံပေါင်းများစွာနှင့် အပြိုင်လေ့ကျင့်ရန် ထရီလီယံပေါင်းများစွာကို ခွင့်ပြုပေးပါသည်။

နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက် အယ်လဂိုရီသမ်များကို လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ဥပမာများမှ သင်ယူခြင်း၊ အရှိန်မြှင့်တွက်ချက်ခြင်းသည် စံပြချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုဖြစ်ပြီး GPU သည် စံပြပရိုဆက်ဆာဖြစ်သည်။

၎င်းသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သောစွမ်းဆောင်ရည်၊ ပရိုဂရမ်ထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်းနှင့် ပွင့်လင်းအသုံးပြုနိုင်မှုတို့နှင့်အတူ ကွန်ပျူတာပလပ်ဖောင်းများအတွက် မျိုးဆက်သစ်တစ်ခုကို ဖန်တီးရန် ပေါင်းစပ်မှုအသစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများကို စက်သင်ယူမှုပုံစံများ၏ အစုခွဲတစ်ခုအဖြစ် လူသိများသည်။ ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ အပြန်အလှန် ဆက်နွယ်နေသော ငုပ်လျှိုးနေသော ကိန်းရှင် အလွှာများ ဖြစ်သောကြောင့် လေ့ကျင့်ရန် အထူး ကွန်ပြူတာတွင် အထူး အလေးထား ပါသည်။

Morphware ၏ဖြေရှင်းချက်ကား အဘယ်နည်း။

ပင်မပလက်ဖောင်း၏ငွေကြေး Morphware Token ကို ဤလွှဲပြောင်းမှုများအတွက် အသုံးပြုသည်။

တိုကျို

Morphware Token ၏စုစုပေါင်းထောက်ပံ့မှုသည် 1,232,922,769 ဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့သည် လောင်ကျွမ်းနိုင်သော်လည်း mintable မဟုတ်ပါ။

Morphware မှ ဒီဇိုင်းရေးဆွဲ၊ တီထွင်၊ အသုံးချသည့် ဝဘ်ဆိုက်မှတစ်ဆင့် သုံးစွဲသူများသည် ပလပ်ဖောင်း တိုကင်ကို ဝယ်ယူနိုင်သည်။

Morphware တိုကင်များ စုစုပေါင်းထောက်ပံ့မှု၏ နှစ်ရာခိုင်နှုန်းအောက်သာ ပထမလတွင် ရောင်းချမည်ဖြစ်သည်။

Morphware အလုပ်လုပ်ပုံ

စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်၏ လုပ်ငန်းစဉ်သည် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီးနောက် မော်ဒယ်ရွေးချယ်မှုနှင့် အင်္ဂါရပ်အင်ဂျင်နီယာတို့ကြားတွင် ရှုပ်ထွေးနေသော ထပ်ခါတလဲလဲ စက်ဝန်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

ဤလုပ်ငန်း၏ရည်ရွယ်ချက်မှာ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များကဲ့သို့သော နောက်ဆုံးအသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏အလုပ်များကို အရှိန်မြှင့်ပေးနိုင်သည့် ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုလျှော့ချထားသောကွန်ပြူတာများ၏ ကွန်ရက်သို့ဝင်ရောက်ခွင့်ဖန်တီးခြင်းဖြင့် ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ထပ်တလဲလဲပြုလုပ်နိုင်ရန်ဖြစ်သည်။

အသုံးပြုသူများသည် တံဆိပ်ခတ်ထားသော လေလံ၊ ဒုတိယစျေးနှုန်းပြောင်းပြန်လေလံမှတစ်ဆင့် ပေးချေသည့် အလုပ်သမားဆုံမှတ်များနှင့် တွဲထားသည်။ Morphware Tokens မှ အလုပ်သမား node များမှ လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များကို စမ်းသပ်ရန်အတွက် ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်များနှင့် validator node များကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အလုပ်သမား node များကို ပေးဆောင်ပါသည်။

ကွန်ရက်အဖွဲ့ဝင်များ၏ အခန်းကဏ္ဍနှင့် တာဝန်များတွင် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရ သက်တူရွယ်တူ အမျိုးအစား နှစ်ခုပါဝင်သည်။

Morphware နှင့်အလုပ်လုပ်ရန်၊ အသုံးပြုသူများသည် ၎င်းတို့၏မော်ဒယ်၊ Jupyter မှတ်စုစာအုပ် သို့မဟုတ် Python ဖိုင်၊ လေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းဒေတာဖြင့် ၎င်းတို့၏မော်ဒယ်ကို အပ်လုဒ်လုပ်ပါ။

ထို့နောက် ၎င်းတို့သည် ပစ်မှတ်တိကျမှုအဆင့်ကို သတ်မှတ်ရန်နှင့် ထိုတိကျမှုအဆင့်သို့ရောက်ရန် မည်မျှကြာမည်ကို ခန့်မှန်းချက်ပေးရမည်ဖြစ်သည်။ အပြီးသတ်ရန် Submits ကိုနှိပ်ပါ။

အသုံးပြုသူများသည် အလုပ်သမားများ လေ့ကျင့်သင်ကြားရန်နှင့် တရားဝင်သူများမှ စမ်းသပ်ရန် မော်ဒယ်များကို တင်ပြကြသည်။ ဤအတောအတွင်း၊ အလုပ်သမားများသည် အဆုံးအသုံးပြုသူများ တင်ပြသော လေ့ကျင့်မှုပုံစံများဖြင့် တိုကင်များရရှိသည့် node များဖြစ်သည်။

Validators များသည် အလုပ်သမားများ လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်များကို စမ်းသပ်ခြင်းဖြင့် တိုကင်များ ရရှိသည့် node များဖြစ်သည်။

အသုံးပြုသူမှ မော်ဒယ်ကို တင်သွင်းပြီးသည်နှင့် ၎င်း၏ back-end daemon မှတဆင့် ကွန်ရက်နှင့် ဆက်သွယ်ပေးသည့် ပလပ်ဖောင်းမှတဆင့် လုပ်သားများက လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီး တရားဝင်စစ်ဆေးသူများမှ စမ်းသပ်မည်ဖြစ်သည်။

daemon သည် client မှတဆင့် end-user မှတင်ပြသောအရာအတွက် algorithms နှင့် ၎င်းတို့၏ သက်ဆိုင်ရာ datasets များကို ဖန်တီးရုံသာမက smart contract သို့ အလုပ်၏ ကနဦးတောင်းဆိုမှုကို ပေးပို့ခြင်းတွင်လည်း တာဝန်ရှိပါသည်။

ထို့အပြင်၊ daemon သည် အလုပ်သမားများနှင့် validators များမှ မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ခြင်းနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းများအတွက် တာဝန်ရှိပါသည်။

Peer-assisted ပေးပို့မှုသည် အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခု၏ ပျံ့နှံ့မှုနှင့် သက်ဆိုင်သည့်ဒေတာအစုံကို အဆုံးအသုံးပြုသူတစ်ဦးမှ အလုပ်သမား သို့မဟုတ် အတည်ပြုသူထံသို့ ခွင့်ပြုသည်။

သို့ရာတွင်၊ နောက်ဆုံးအသုံးပြုသူထံမှ ကနဦးအလုပ်လိုအပ်ချက်များနှင့် အလုပ်သမားများ သို့မဟုတ် တရားဝင်စစ်ဆေးသူများထံမှ အဆုံးအသုံးပြုသူထံ သက်ဆိုင်ရာတုံ့ပြန်မှုများအားလုံးကို စမတ်စာချုပ်တွင် တင်ထားသည်။

ကနဦးအလုပ်လိုအပ်ချက်များတွင် လေ့ကျင့်ရေးကာလ၏ ခန့်မှန်းခြေ runtime၊ algorithm-related magnet၊ လေ့ကျင့်ရေးအစုံနှင့် ဒေတာစမ်းသပ်မှုအစုတို့ ပါဝင်သည်။

အလုပ်သမားတစ်ဦးထံမှ တုံ့ပြန်မှုတွင် ၎င်းတို့လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည့် မော်ဒယ်သို့ သံလိုက်လင့်ခ်တစ်ခု ပါဝင်ပြီး နောက်ပိုင်းတွင် တရားဝင်သူအများအပြားက စမ်းသပ်စစ်ဆေးလျက်ရှိသည်။

လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်သည် လိုအပ်သော စွမ်းဆောင်ရည်သတ်မှတ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီပါက အလုပ်သမားနှင့် တရားဝင်စစ်ဆေးသူများသည် ဆုလာဘ်အဖြစ် တိုကင်များကို လက်ခံရရှိမည်ဖြစ်သည်။

Morphware ကို ထူးထူးခြားခြား ဖြစ်စေသောအရာ

Morphware သည် တစ်ဖက်သတ်စျေးကွက်ဖြစ်သည်။

စျေးကွက်သည် ၎င်းတို့သည် AWS ကိုအသုံးပြုသည့်နည်းလမ်းအဖြစ် CPUs, GPUs, RAM ကဲ့သို့သော ကွန်ပျူတာကွန်ရက်များမှတစ်ဆင့် အဝေးမှကွန်ပြူတာစွမ်းအင်ကိုရယူရန် ပလပ်ဖောင်းကိုအသုံးပြုသည့် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များကို ဝန်ဆောင်မှုပေးသော်လည်း ကုန်ကျစရိတ်သက်သာပြီး ပိုမိုအသုံးပြုရလွယ်ကူသော interface ဖြင့် ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။

အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ Morphware သည် ၎င်းတို့၏ ကွန်ပြူတာစွမ်းအားကို ရောင်းချခြင်းဖြင့် ငွေရှာရန်နှင့် ဆုလာဘ်များရှာလိုသော ပိုလျှံနေသော ကွန်ပျူတာစွမ်းအားပိုင်ရှင်များကိုလည်း ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။

ထို့ကြောင့် ၎င်း၏ ဖောက်သည် အပိုင်းများသည် ဒေတာ သိပ္ပံပညာရှင်များ၊ ဂိမ်းကစားသူများ သို့မဟုတ် ငွေရှာလိုသော ကွန်ပြူတာ စွမ်းအား ပိုလျှံနေသူများ ကို အာရုံစိုက်သည်။

လက်ရှိတွင်၊ Morphware ၏ သုံးစွဲသူစာရင်းသည် မောင်းသူမဲ့ကား Mobility Lab တွင် လုပ်ဆောင်နေသည့် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်၊ ဒေတာသိပ္ပံပံ့ပိုးမှုလိုအပ်သော ကျောင်းသားအဖွဲ့အစည်းများနှင့် Suzu၊ Mitsubishi သို့မဟုတ် Volvo ကဲ့သို့သော မော်တော်ယာဥ်ကုမ္ပဏီများအပါအဝင် ဆက်တိုက်ကြီးထွားလျက်ရှိသည်။

Morphware သည် Tellor နှင့်လည်း ပူးပေါင်းထားသည်။ ဤပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုအောက်တွင်၊ Tellor သည် ၎င်းတို့၏ oracle ကို ပထမလအနည်းငယ်အတွင်း အသုံးပြုမှုအတွက် Morphware ကို ပေးချေမည်ဖြစ်သည်။

စျေးကွက်ရှိအခြားပြိုင်ဘက်များနှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါက Morphware သည်ယှဉ်ပြိုင်နိုင်စွမ်းရှိသည်။ ၎င်း၏ထူးခြားသောစျေးကွက်မဟာဗျူဟာသည် ၎င်း၏ထုတ်ကုန်ကို အခြားသူများထက် ဈေးသက်သာစေသည်။

Morphware ဆိုင်ရာ အတွေးအမြင်များကို ပိတ်ခြင်း။

စက်သင်ယူမှုပုံစံများသည် ပိုမိုရှုပ်ထွေးလာသည်နှင့်အမျှ Blockchain-based ကွန်ရက်တစ်ခုပေါ်တွင် ရောင်းဝယ်ဖောက်ကားသည့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ ဂေဟစနစ်အသစ်အတွက် ပရောဂျက်များကို စူးစမ်းရှာဖွေခဲ့သည်။

ထို့ကြောင့်၊ သုံးစွဲသူများ သို့မဟုတ် ဝယ်ယူသူများသည် ထိုမော်ဒယ်၏အရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် ဒေတာများကို လုပ်သားများ သို့မဟုတ် ရောင်းချသူများမှ စိတ်ပါဝင်စားသော အလုပ်သမားများ သို့မဟုတ် ရောင်းချသူများသည် အဆိုပါမော်ဒယ်၏အရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ပေးနေစဉ်တွင် စက်သင်ယူမှုစျေးကွက်မှ စိတ်ဝင်စားမှုပုံစံကို ရယူနိုင်သည်။

ထို့ကြောင့်၊ ဒေသဆိုင်ရာဒေတာနှင့် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်များ၏ အရည်အသွေးအကြား အချိုးကျဆက်စပ်မှုကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပြီး မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရာတွင် ရောင်းချသူ၏ဒေတာတန်ဖိုးများကို ခန့်မှန်းတွက်ချက်ပါသည်။

ပရောဂျက်သည် အပြိုင်အဆိုင် လည်ပတ်သည့်အချိန် စွမ်းဆောင်ရည်၊ အကောင်အထည်ဖော်မှု ကုန်ကျစရိတ် သက်သာခြင်းနှင့် သင်တန်းသားများအတွက် မက်လုံးများ သတ်မှတ်ချက်များတွင် တရားမျှတမှုကို ပြသသည်။

Morphware သည် သုံးစွဲသူများကိုယ်စား စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် စက်ပိုင်းဆိုင်ရာသင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ပေးရန်အတွက် သက်တူရွယ်တူအချင်းချင်း အပြန်အလှန်ချိတ်ဆက်သည့်ကွန်ရက်ကို မိတ်ဆက်ပေးသည့် ရှေ့ဆောင်ပလက်ဖောင်းများထဲမှတစ်ခုဖြစ်သည်။

Morphware အကြောင်းပိုမိုလေ့လာရန် - ကျေးဇူးပြု၍ ဤနေရာကိုနှိပ်ပါ။