Naujienos

November 1, 2023

AI modelio tikrinimo optimizavimas naudojant mašininį mokymąsi be žinių

Eglė Valaitytė
WriterEglė ValaitytėWriter
ResearcherNikos PapadopoulosResearcher

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.

AI modelio tikrinimo optimizavimas naudojant mašininį mokymąsi be žinių

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.

About the author
Eglė Valaitytė
Eglė Valaitytė
About

Eglė Valaitytė, technologijomis besidominti lietuvaitė su dideliu aistrai tiešsaistes žaidimams, tapo viena iš lyderių tiešsaistes kazino lokalizacijos srityje. Sujungdama tautinį didžiavimąsi ir greitai besivystančią skaitmeninę kazino sritį, Eglė sieja tradicinę Lietuvą su sparčiai augančia tiešsaistes žaidimų pramone.

Send email
More posts by Eglė Valaitytė
undefined is not available in your country. Please try:

Paskutinės naujienos

Šibariumas: klesti bendruomenė, įspūdingas augimas ir padidėjęs SHIB degimo greitis
2024-02-16

Šibariumas: klesti bendruomenė, įspūdingas augimas ir padidėjęs SHIB degimo greitis

Naujienos