DIN to pierwsza modułowa, natywna warstwa wstępnego przetwarzania danych oparta na sztucznej inteligencji.
Platforma DIN powstała na bazie Data Intelligence Network i ma na celu umożliwienie każdemu przetwarzania danych na potrzeby sztucznej inteligencji i zarabiania na tym.
W protokole DIN w aktywności związanej z danymi nieustannie zaangażowane są trzy podmioty w sieci, którymi są:
Kolekcjonerzy danych: ukierunkowani zarówno na łańcuch, jak i poza nim
Nasze podejście do gromadzenia danych łączy lukę między danymi on-chain (transakcje, adresy portfeli, inteligentne kontrakty) a danymi off-chain (nastroje rynkowe, zmiany regulacyjne, trendy w mediach społecznościowych), oferując kompleksowe spostrzeżenia. Ta strategia daje szerokie spektrum użytkowników, od zwykłych entuzjastów po profesjonalnych analityków, w sektorach takich jak krypto, medycyna, środowisko akademickie i przemysł. Poprzez nasze dwa produkty — Analytics i xData do agregacji danych — zapewniamy dostęp do aktualnych informacji, które można wykorzystać, ułatwiając podejmowanie świadomych decyzji w domenach publicznych i prywatnych.
Walidatory danych: Zapewnienie dokładności modelu za pomocą blockchaina
Zdecentralizowana prognoza z dzielonymi, aktualizowanymi modelami (SUM) rewolucjonizuje walidację danych, wykorzystując zdecentralizowaną naturę blockchaina. Zapewnia to, że aktualizacje modeli są przejrzyste, niezmienne i wspólnie udoskonalane, co poprawia dokładność prognoz i zmniejsza ryzyko manipulacji danymi. SUM wspiera współpracujący ekosystem na rzecz ciągłego doskonalenia modeli, obiecując nową erę dokładnej, bezpiecznej i przejrzystej analizy predykcyjnej.
Wektorzy danych: Usprawnienie przygotowania danych AI
Konwersja wektorów jest kluczowa dla gotowości AI. Przekształca surowe dane w ustrukturyzowany format, który modele AI mogą skutecznie przetwarzać. Ten krok jest istotny dla kodowania danych, normalizacji wartości numerycznych, zarządzania danymi o wysokiej wymiarowości oraz optymalizacji szkolenia i prognoz AI. Umożliwiając przygotowanie danych do AI, konwersja wektorów przyspiesza rozwój aplikacji AI, poprawiając dokładność i skalowalność modeli.
Protokół DIN usprawnia przetwarzanie danych poprzez szereg zwięzłych kroków, zapewniając integralność i prywatność danych:
Zbieranie danych: Zbieracze gromadzą dane on-chain i off-chain z różnych źródeł.
Routing walidacji: Dane są przesyłane do wybranych walidatorów na podstawie ich lokalnie wdrożonych modeli.
Weryfikacja: Walidatory wykorzystują zasoby obliczeniowe do przewidywania i ustalania dokładności danych.
Przetwarzanie prywatności (Zbiór danych): Zweryfikowane dane przechodzą poprawę prywatności za pomocą procesora ZK.
Aktualizacja modelu: Odpowiedni model jest udoskonalany na podstawie najnowszych danych i aktualizowany wśród walidatorów.
Konwersja wektorów: Węzły obliczeniowe przekształcają zweryfikowane dane w wektory.
Przetwarzanie prywatności (Wektor): Wektory są przetwarzane przez procesor ZK w celu zapewnienia prywatności.
Finalizacja danych: Sfinalizowany zbiór danych i wektory są przechowywane na IPFS, co sprawia, że są dostępne dla stron trzecich. #GODINDataForAI #DIN #binanceweb3airdrop