Crypto CasinosНовостиОптимизација верификације АИ модела уз машинско учење без знања

Оптимизација верификације АИ модела уз машинско учење без знања

Last updated: 01.11.2023
Natasha Fernandez
Objavio:Natasha Fernandez
Оптимизација верификације АИ модела уз машинско учење без знања image

Увод

Модулус је најсавременија технологија која користи моћ машинског учења без знања (ЗКМЛ) како би се осигурала тачност и интегритет АИ модела. Користећи доказе без знања, Модулус пружа робустан метод за проверу исправног извршавања АИ модела.

Машинско учење без знања

ЗКМЛ, скраћеница за машинско учење без знања, је револуционарни приступ који комбинује принципе доказа без знања са машинским учењем. Омогућава верификацију АИ модела без откривања било каквих осетљивих информација о самом моделу или подацима на којима је обучен.

Коришћење ЗК доказа за верификацију АИ модела

Модулус користи ЗК доказе да верификује извршење АИ модела. ЗК докази пружају начин да се математички докаже да је АИ модел исправно изведен, без откривања било каквих детаља о моделу или подацима на којима ради.

Закључак

Модулус нуди револуционарно решење за верификацију АИ модела користећи моћ машинског учења без знања и ЗК доказа. Уз Модулус, организације могу да обезбеде тачност и интегритет својих АИ модела, обезбеђујући поверење и транспарентност у све сложенијем свету вештачке интелигенције.

Natasha Fernandez
Natasha Fernandez
Pisac
Натасха "ЦриптоКуеен" Фернандез премошћује јаз између буке блокчејна и казино харизме. Од спокојних пејзажа Новог Зеланда до променљивог света криптовалута, она прави таласе у сфери онлајн игара. Са ЦриптоЦасиноРанк, она осликава будућност у којој се чипови беспрекорно сусрећу са ланцима.Još postova autora