DIN es la primera capa de preprocesamiento de datos nativa de IA modular.
Creado a partir de las bases de la Red de Inteligencia de Datos, DIN está diseñado para permitir que todos puedan procesar datos para IA y recibir un pago.
En el protocolo DIN, tres participantes de la red intervienen continuamente en la actividad de los datos, que son:
Recopiladores de datos: dirigidos tanto dentro como fuera de la cadena
Nuestro enfoque de recopilación de datos cierra la brecha entre los datos en cadena (transacciones, direcciones de billetera, contratos inteligentes) y los datos fuera de la cadena (sentimientos del mercado, cambios regulatorios, tendencias de las redes sociales), ofreciendo información integral. Esta estrategia empodera a un amplio espectro de usuarios, desde entusiastas ocasionales hasta analistas profesionales, en sectores como el cripto, el médico, el académico y el industrial. A través de nuestros dos productos, Analytics y xData para la agregación de datos, garantizamos el acceso a información procesable y actualizada, facilitando la toma de decisiones informadas en dominios públicos y privados.
Validadores de Datos: Asegurando la Precisión del Modelo con Blockchain
El marco de Predicción Descentralizada con Modelos Actualizables Compartidos (SUM) revoluciona la validación de datos al aprovechar la naturaleza descentralizada de la blockchain. Esto garantiza que las actualizaciones del modelo sean transparentes, inmutables y refinadas colectivamente, mejorando la precisión de las predicciones y reduciendo los riesgos de manipulación de datos. SUM fomenta un ecosistema colaborativo para la mejora continua del modelo, prometiendo una nueva era de análisis predictivo preciso, seguro y transparente.
Vectorizadores de Datos: Optimización de la Preparación de Datos para IA
La conversión de vectores es crucial para la preparación de la IA. Transforma datos en bruto en un formato estructurado que los modelos de IA pueden procesar de manera efectiva. Este paso es vital para codificar datos, normalizar valores numéricos, gestionar datos de alta dimensión y optimizar el entrenamiento y las predicciones de la IA. Al hacer que los datos estén listos para la IA, la conversión de vectores acelera el desarrollo de aplicaciones de IA, mejorando la precisión y escalabilidad del modelo.
El protocolo DIN optimiza el procesamiento de datos a través de una serie de pasos concisos, garantizando la integridad y privacidad de los datos:
Recolección de Datos: Los recolectores recopilan datos en cadena y fuera de cadena de diversas fuentes.
Enrutamiento de Validación: Los datos se envían a validadores seleccionados según sus modelos implementados localmente.
Verificación: Los validadores emplean recursos computacionales para predecir y determinar la precisión de los datos.
Procesamiento de Privacidad (Conjunto de Datos): Los datos validados pasan por una mejora de privacidad a través del procesador ZK.
Actualización del Modelo: El modelo relevante se refina con los últimos datos y se actualiza entre los validadores.
Conversión de Vectores: Los nodos de computación transforman los datos validados en vectores.
Procesamiento de Privacidad (Vector): Los vectores se procesan a través del procesador ZK para privacidad.
Finalización de Datos: El conjunto de datos finalizado y los vectores se almacenan en IPFS, haciéndolos accesibles a terceros. #GODINDataForAI #DIN #binanceweb3airdrop