Четвертая промышленная революция приносит с собой внедрение таких технологий, как большие данные, Интернет вещей, виртуальная реальность, дополненная реальность, машинное обучение и искусственный интеллект. Рынок требует высокой адаптации к быстро меняющимся условиям на сегодняшний день. Использование решений на основе алгоритмов машинного обучения позволяет значительно повысить конкурентные преимущества бизнеса. Еще в 1995 году на «Мастерских нейронных систем обработки информации» была заявлена идея создания платформы, которая могла бы обеспечить надежность источников данных иобучаемых нейронных сетей. Общим сдерживающим фактором разработки и внедрения подобных систем было отсутствие надежной технологии, которая могла бы обеспечить децентрализованную цифровую надежность конечных моделей машинного обучения и источников данных. Платформа NeuroSeed предложила и обосновала концепцию рациональности объединения нескольких моделей машинного обучения с дальнейшим их трансфертным обучением.
Внедрение платформы приведет к быстрому развитию всего стека технологий на основе машинного обучения и поможет снизить стоимость его разработки, массового внедрения и значительного роста эффективности производных систем. Платформа NeuroSeed действует как надежный инструмент, который будет создавать, тестировать, продавать и повторно использовать наборы данных и многоразовые кластеры для окончательных моделей машинного обучения. Все эти функции обеспечиваются за счет объединения на платформе всех участников: поставщиков больших данных, поставщиков хранилищ данных, поставщиков вычислительной мощности, разработчиков моделей машинного обучения, валидаторов, дистрибьюторов и заказчиков.
Преимущества платформы NeuroSeed:
1. Повторное использование окончательных моделей машинного обучения.
Окончательные модели машинного обучения повторно используются для слияния и передачи обучения. Такой подход позволяет снизить стоимость первоначального обучения моделей машинного обучения, а также сократить время на разработку новых моделей машинного обучения и время на их внедрение в ПО заказчика.
2. Составление наборов данных.
Новые виртуальные составные наборы данных создаются поверх существующих путем выделения необходимых диапазонов данных. Такой подход позволяет как сократить расходы на хранение, так и увеличить разнообразие доступных наборов данных.
3. Окончательное обновление моделей машинного обучения.
Обновление всех взаимосвязанных конечных моделей ML после переноса обучения одной из базовых конечных моделей ML на новый набор данных. Это позволяет поддерживать актуальность конечных моделей машинного обучения. Это также позволяет сохранять окончательные модели машинного обучения в актуальном состоянии.
4. Использование блокчейна для моделей машинного обучения и надежности наборов данных.
Использование блокчейна позволяет проверять подлинность наборов данных и окончательных моделей машинного обучения вместе с их метаданными и историей связанных транзакций. Таким образом, можно проверить любой из наборов данных и окончательных моделей ML на согласованность и неизменность.
5. Новый хаб ликвидности для участников рынка машинного обучения.
NeuroSeed представляет новый хаб ликвидности для разработчиков моделей машинного обучения, поставщиков больших данных, поставщиков вычислительной мощности и поставщиков хранилищ данных.
