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Otimizando a verificação do modelo de IA com aprendizado de máquina de conhecimento zero

Last updated: 01.11.2023
Natasha Fernandez
Publicado por:Natasha Fernandez
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Introdução

Modulus é uma tecnologia de ponta que aproveita o poder do aprendizado de máquina de conhecimento zero (ZKML) para garantir a precisão e integridade dos modelos de IA. Ao utilizar provas de conhecimento zero, o Modulus fornece um método robusto para verificar a execução correta de modelos de IA.

Aprendizado de máquina com conhecimento zero

ZKML, abreviação de aprendizado de máquina de conhecimento zero, é uma abordagem revolucionária que combina os princípios de provas de conhecimento zero com aprendizado de máquina. Permite a verificação de modelos de IA sem revelar qualquer informação sensível sobre o próprio modelo ou os dados nos quais foi treinado.

Aproveitando provas ZK para verificação de modelo de IA

Modulus aproveita as provas ZK para verificar a execução de modelos de IA. As provas ZK fornecem uma forma de provar matematicamente que um modelo de IA foi executado corretamente, sem revelar quaisquer detalhes sobre o modelo ou os dados nos quais ele opera.

Conclusão

Modulus oferece uma solução inovadora para verificação de modelos de IA, aproveitando o poder do aprendizado de máquina de conhecimento zero e das provas ZK. Com o Modulus, as organizações podem garantir a precisão e integridade dos seus modelos de IA, proporcionando confiança e transparência no mundo cada vez mais complexo da inteligência artificial.

Natasha Fernandez
Natasha Fernandez
Escritor
Natasha “CryptoQueen” Fernandez preenche a lacuna entre o burburinho do blockchain e o carisma do cassino. Das paisagens serenas da Nova Zelândia ao volátil mundo das criptomoedas, ela está agitando a esfera dos jogos online. Com o CryptoCasinoRank, ela pinta um futuro onde os chips encontram as cadeias perfeitamente.Mais postagens por autor