Uutiset

November 1, 2023

Tekoälymallin tarkistuksen optimointi nollatietoisen koneoppimisen avulla

Eeva Virtanen
WriterEeva VirtanenWriter
ResearcherNikos PapadopoulosResearcher

Johdanto

Modulus on huipputeknologia, joka hyödyntää ZKML:n (zero-knowledge machine learning) tehoa tekoälymallien tarkkuuden ja eheyden varmistamiseksi. Hyödyntämällä nollatietotodistuksia, Modulus tarjoaa vankan menetelmän tekoälymallien oikean suorituskyvyn tarkistamiseen.

Tekoälymallin tarkistuksen optimointi nollatietoisen koneoppimisen avulla

Nollatietoinen koneoppiminen

ZKML, lyhenne sanoista zero-knowledge machine learning, on vallankumouksellinen lähestymistapa, joka yhdistää nollatietotodisteiden periaatteet koneoppimiseen. Se mahdollistaa tekoälymallien tarkistamisen paljastamatta mitään arkaluonteisia tietoja itse mallista tai tiedoista, joihin se on koulutettu.

Hyödynnä ZK-todisteita tekoälymallin vahvistamiseen

Modulus hyödyntää ZK-todistuksia tekoälymallien toteutuksen tarkistamiseen. ZK-todistukset tarjoavat tavan todistaa matemaattisesti, että tekoälymalli on suoritettu oikein, paljastamatta mitään yksityiskohtia mallista tai sen käyttämistä tiedoista.

Johtopäätös

Modulus tarjoaa uraauurtavan ratkaisun tekoälymallien todentamiseen hyödyntämällä nollatietoisen koneoppimisen ja ZK-todistuksia. Moduluksen avulla organisaatiot voivat varmistaa tekoälymalliensa tarkkuuden ja eheyden, mikä tarjoaa luottamusta ja läpinäkyvyyttä yhä monimutkaisemmassa tekoälyn maailmassa.

About the author
Eeva Virtanen
Eeva Virtanen
About

Eeva, suomalaisen sisun ja verkkopelaamisen intohimon saumaton yhdistelmä, määrittelee uudelleen online-kasinokokemuksen suomalaisille. Hänen innovatiivinen lähestymistapansa on luonut oman lokeronsa kasinosisällön paikallistamisessa.

Send email
More posts by Eeva Virtanen

Tuoreimmat uutiset

Shibarium: kukoistava yhteisö, vaikuttava kasvu ja lisääntynyt SHIB-palamisnopeus
2024-02-16

Shibarium: kukoistava yhteisö, vaikuttava kasvu ja lisääntynyt SHIB-palamisnopeus

Uutiset