„Daten sind das neue Öl“. Der britische Mathematiker und Datenwissenschaftsunternehmer Clive Humby prägte 2006 den Satz „Daten sind das neue Öl“. Seitdem ist dies einer der wichtigsten und am häufigsten verwendeten Sätze in unserer Gesellschaft. So wie Öl eines der einflussreichsten Elemente ist, wirken Daten in diesem Zeitalter der Tech-Souvenirs wie Öl.
Daten haben andere Eigenschaften als physische Produkte, was die direkte Übertragung etablierter Prozesse und Regeln für gehandelte Güter, insbesondere hinsichtlich der Preismechanismen, erschwert. Bei Transaktionsdaten ist die Zahlungsbereitschaft gering.
Zum Beispiel erkennen Käufer von Daten oder Datendiensten oft den potenziellen Wert nicht, da dieser vor dem Kauf nicht vollständig offengelegt werden kann. Darüber hinaus erkennen die Menschen oft nicht, dass die Erstellung, Verarbeitung, Speicherung und Analyse von hochwertigen Daten große Kostenfaktoren für Daten- und Datendienstanbieter sind. Ein weiteres Hindernis ist der Mangel an Vertrauen und Sicherheit, was potenzielle Datenanbieter besorgt, dass Wettbewerber von der Offenlegung interner Daten profitieren könnten.
Der öffentlich besessene Ansatz
Ein dezentraler Ansatz zur Datensammlung, -verarbeitung und -validierung ist entscheidend aufgrund der inhärenten Mängel zentralisierter Systeme. In traditionellen Modellen werden Daten von großen Unternehmen kontrolliert, was den Einzelnen das Eigentum und die Kontrolle über ihre persönlichen Informationen entzieht, was erhebliche Datenschutzbedenken aufwirft und das Vertrauen verringert. Darüber hinaus schaffen zentralisierte Systeme oft Datensilos, die eine nahtlose Integration und Nutzung von Daten behindern, was zu Ineffizienzen und verzögerten KI-Fortschritten führt.
Dezentralisierung ermächtigt Einzelpersonen, die vollständige Kontrolle über ihre Daten zu behalten, die Privatsphäre zu gewährleisten und einen effizienteren und zugänglicheren Datenaustausch im gesamten Ökosystem zu ermöglichen.
Darüber hinaus stehen zentralisierte Systeme vor Herausforderungen bei der Aufrechterhaltung der Datenqualität und -validierung. Wenn eine einzelne Entität Daten validiert, besteht ein erhöhtes Risiko für Vorurteile oder Ungenauigkeiten, die die Leistung von KI-Modellen untergraben. Im Gegensatz dazu verteilt ein dezentrales Netzwerk die Verantwortung für die Validierung auf unabhängige Teilnehmer, was zuverlässigere und unvoreingenommene Datensätze gewährleistet.
Durch den Einsatz von Blockchain-Technologie verbessert die Dezentralisierung die Transparenz, Verantwortlichkeit und das Vertrauen und schafft eine sichere, effiziente und gerechte Umgebung für den Datenaustausch, die sowohl Beitragsleistenden als auch Entwicklern zugutekommt.
Das Datenintelligenz-Netzwerk
DIN (Dezentrales Intelligenz-Netzwerk) ist eine transformative Plattform, die Blockchain und künstliche Intelligenz kombiniert, um ein dezentrales Datenökosystem zu schaffen. Sie bietet einen strukturierten Rahmen für das Sammeln, Verarbeiten und Monetarisieren von Daten und betont Sicherheit, Transparenz und Kontrolle durch den Benutzer. DIN definiert die Art und Weise, wie Daten verwaltet werden, neu und bietet Einzelpersonen und Organisationen die Möglichkeit, die Informationen, die sie generieren, zu kuratieren, zu schützen und Wert daraus zu ziehen.
Wie DIN Daten sammelt
DIN sammelt Daten durch seine innovativen Systeme, hauptsächlich xData und Chipper-Knoten. xData ist ein browserbasiertes Tool, das es Benutzern ermöglicht, digitale Inhalte, wie Tweets, nahtlos zu erfassen und zu speichern, ohne auf zentralisierte APIs angewiesen zu sein. Dieser dezentrale Ansatz sorgt dafür, dass Daten verschlüsselt, sicher und vollständig von ihren Eigentümern kontrolliert bleiben.
Chipper-Knoten ergänzen diesen Prozess, indem sie als ausgeklügelte Datenverarbeitungseinheiten fungieren. Sie validieren, bereinigen und verbessern Rohdaten und nutzen Edge-Computing, um niedrige Latenz und effiziente Abläufe sicherzustellen. Zusammen schaffen xData und Chipper-Knoten einen kohärenten Mechanismus zur Kuratierung hochwertiger Daten, während sie die Autonomie und Privatsphäre der Benutzer wahren.
Wesentliche Komponenten von DIN
1. xData
2. Chipper-Knoten
3. Datenvalidierer und Vektorisierer
4. Dezentrale Speicherung.
Warum wir Datenvalidierung benötigen
Die Datenvalidierung ist entscheidend, um die Integrität und Genauigkeit von Informationen zu gewährleisten. Sie stellt sicher, dass Einreichungen zuverlässig sind und verhindert, dass falsche oder schädliche Daten in das System gelangen. Ohne Validierung kann die Qualität von Datensätzen abnehmen, was Maschinenlernmodelle weniger effektiv und vertrauenswürdig macht.
Wie DIN Datenvalidierung durchführt
DIN verwendet einen dezentralen und blockchain-basierten Ansatz zur Validierung von Beiträgen. Wenn jemand Daten einreicht, werden sie sicher auf der Blockchain protokolliert, zusammen mit ihren Metadaten. Beitragsleistende setzen eine Kaution, um für die Genauigkeit ihrer Daten zu bürgen. Validierungs-Knoten bewerten die Qualität und Relevanz der Daten für das Modell. Bei Genehmigung erhalten die Beitragsleistenden Belohnungen und ihre Kaution zurück. Bei Ablehnung können die Daten von anderen angefochten und korrigiert werden, was eine gerechte Verteilung von Strafen und Belohnungen ermöglicht.
Eine einfache Möglichkeit, darüber nachzudenken, ist wie ein Nachbarschafts-Quizspiel. Die Teilnehmer reichen Antworten mit einer kleinen Garantie ein, um sicherzustellen, dass sie es ernst nehmen. Ein Gremium überprüft diese Antworten und belohnt diejenigen, die richtig liegen. Fehler können von anderen gekennzeichnet und korrigiert werden, um sicherzustellen, dass das gesamte Spiel genau und unterhaltsam bleibt.
Der Prozess verläuft reibungslos, beginnend mit der Einreichung und endend mit der Belohnung genauer Beiträge oder der Bestrafung von Ungenauigkeiten.
XData
xData ist eine dezentrale Datenmanagement-Plattform innerhalb von DIN, die im April 2024 auf opBNB gestartet wurde. Sie kombiniert KI und Blockchain, um verstreute Informationen wie Tweets zu organisieren, zu speichern und zu monetarisieren. Im Gegensatz zu zentralisierten Methoden verwendet xData dezentrales Scraping und Verschlüsselung, um Benutzerdaten zu schützen und die Privatsphäre zu gewährleisten. Benutzer können Bibliotheken erstellen, Informationen sicher on-chain speichern und Belohnungen durch Datenmonetarisierung verdienen.
Funktionen und Anwendungsfälle:
1. Tweets nahtlos mit einer Browsererweiterung sammeln und speichern.
2. Verwenden Sie dezentrales Scraping, um Plattformbeschränkungen zu umgehen.
3. Monetarisierung kuratierter Tweet-Sammlungen durch Verkauf.
4. Alle Daten sicher auf der Blockchain verschlüsseln und speichern, um vollständiges Eigentum zu gewährleisten.
Chipper-Knoten
Ein Chipper-Knoten ist ein kritisches Element des DIN-Ökosystems, das für die Datenvalidierung, -verarbeitung und die Berechnung von Belohnungen konzipiert ist. Er dient als Grundlage für das Management und die Optimierung des Datenflusses und sorgt dafür, dass das Ökosystem effizient funktioniert. In DIN fungieren Chipper-Knoten als Brücke zur Vorverarbeitung von Rohdaten, die von Datensammlern gesammelt werden.
Dies umfasst die Validierung, Klassifizierung, Bereinigung und Verbesserung der Daten für die Nutzung durch KI. Durch den Einsatz von Edge-Computing verarbeiten Chipper-Knoten Daten näher an der Quelle, reduzieren Verzögerungen und verbessern die Leistung.
Diese Knoten ermöglichen es auch kleinen Sprachmodellen, wie fastText, mehrsprachigen Text schnell und genau zu verarbeiten, was für globale KI-Anwendungen unerlässlich ist. Darüber hinaus verwalten Chipper-Knoten die Verteilung von Belohnungen innerhalb des Netzwerks, indem sie Rechenleistungen in Gewinne umwandeln, die mit den Teilnehmern geteilt werden.
Dies macht sie zu einem wesentlichen Element, um Engagement zu fördern, Beiträge zu incentivieren und das kontinuierliche Wachstum des DIN-Ökosystems voranzutreiben.
Vektorisierer
Vektorisierer sind Teil der Datenvorverarbeitungspipeline. Sie transformieren rohe, unstrukturierte Daten – wie Tweets oder andere textuelle Eingaben – in strukturierte, numerische Vektoren, die effizient von Maschinenlernmodellen analysiert und verarbeitet werden können.
Vektorisierer in DIN helfen, die Daten für das Training und die Validierung vorzubereiten, indem sie sie mit den Modellen, die innerhalb des Ökosystems arbeiten, kompatibel machen. Sie arbeiten zusammen mit den Datenvalidierern, um sicherzustellen, dass die Daten genau, sauber und bereit für die weitere Nutzung sind, was letztendlich die Leistung des Modells erhöht, indem hochwertige Eingaben bereitgestellt werden.
🟪 Einige Goodreads
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🎯 Daten waren schon immer ein wichtiger Faktor in der Dezentralisierung. Von Anfang an hat Daten eine entscheidende Rolle gespielt. Große Technologieriesen agieren als Wächter unserer gesamten Daten und Informationen, aber manchmal sind diese zu polarisiert und werden missbraucht. Daher ist eine öffentliches, dezentralisiertes Lösung ein Muss, und wir glauben, dass dies in Zukunft erheblich zunehmen wird.
🔼 Datenkredit
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