AI modelio tikrinimo optimizavimas naudojant mašininį mokymąsi be žinių

Įvadas

„Modulus" yra pažangiausia technologija, kuri panaudoja nulinių žinių mašininio mokymosi (ZKML) galią, kad užtikrintų AI modelių tikslumą ir vientisumą. Naudodamas nulinių žinių įrodymus, „Modulus" suteikia patikimą metodą, leidžiantį patikrinti, ar AI modeliai veikia teisingai.

Nulinių žinių mašininis mokymasis

ZKML, trumpinys, reiškiantis nulinių žinių mašininį mokymąsi, yra revoliucinis metodas, sujungiantis nulinių žinių įrodymo ir mašininio mokymosi principus. Tai leidžia patikrinti AI modelius neatskleidžiant jokios neskelbtinos informacijos apie patį modelį ar duomenis, kuriais jis buvo apmokytas.

Panaudojus ZK įrodymus AI modelio patvirtinimui

Modulus naudoja ZK įrodymus, kad patikrintų AI modelių vykdymą. ZK įrodymai suteikia galimybę matematiškai įrodyti, kad AI modelis buvo įvykdytas teisingai, neatskleidžiant jokios informacijos apie modelį ar duomenis, kuriais jis veikia.

Išvada

„Modulus" siūlo novatorišką dirbtinio intelekto modelio tikrinimo sprendimą, naudodamas nulinių žinių mašininio mokymosi ir ZK įrodymų galią. Naudodamos „Modulus", organizacijos gali užtikrinti savo AI modelių tikslumą ir vientisumą, užtikrindamos pasitikėjimą ir skaidrumą vis sudėtingesniame dirbtinio intelekto pasaulyje.