DIN é a primeira camada modular de pré-processamento de dados nativos de IA.
Criado a partir da fundação da Data Intelligence Network, o DIN foi projetado para capacitar todos a preparar dados para IA e serem pagos.
No protocolo DIN, três participantes da rede estão continuamente envolvidos na atividade de dados, que são:
Coletores de dados: direcionados tanto na cadeia quanto fora da cadeia
Nossa abordagem de coleta de dados preenche a lacuna entre dados on-chain (transações, endereços de carteira, contratos inteligentes) e dados off-chain (sentimentos de mercado, mudanças regulatórias, tendências de mídia social), oferecendo insights abrangentes. Essa estratégia capacita um amplo espectro de usuários, de entusiastas casuais a analistas profissionais, em setores como cripto, médico, acadêmico e industrial. Por meio de nossos dois produtos - Analytics e xData para agregação de dados, garantimos acesso a informações acionáveis e atualizadas, facilitando decisões informadas em domínios públicos e privados.
Validadores de dados: garantindo a precisão do modelo com blockchain
A estrutura Decentralized Prediction with Sharing Updatable Models (SUM) revoluciona a validação de dados ao alavancar a natureza descentralizada do blockchain. Isso garante que as atualizações do modelo sejam transparentes, imutáveis e refinadas coletivamente, aumentando a precisão da previsão e reduzindo os riscos de adulteração de dados. O SUM promove um ecossistema colaborativo para melhoria contínua do modelo, prometendo uma nova era de análises preditivas precisas, seguras e transparentes.
Vetorizadores de dados: simplificando a preparação de dados de IA
A conversão de vetores é crucial para a prontidão da IA. Ela transforma dados brutos em um formato estruturado que os modelos de IA podem processar efetivamente. Esta etapa é vital para codificar dados, normalizar valores numéricos, gerenciar dados de alta dimensão e otimizar o treinamento e as previsões de IA. Ao tornar os dados prontos para IA, a conversão de vetores acelera o desenvolvimento de aplicativos de IA, aprimorando a precisão e a escalabilidade do modelo.
O protocolo DIN agiliza o processamento de dados por meio de uma série de etapas concisas, garantindo a integridade e a privacidade dos dados:
Coleta de dados: os coletores reúnem dados on-chain e off-chain de diversas fontes.
Roteamento de validação: os dados são encaminhados para validadores selecionados com base em seus modelos implantados localmente.
Verificação: Os validadores empregam recursos computacionais para prever e verificar a precisão dos dados.
Processamento de privacidade (conjunto de dados): os dados validados passam por aprimoramento de privacidade por meio do processador ZK.
Atualização do modelo: o modelo relevante é refinado com os dados mais recentes e atualizado em todos os validadores.
Conversão de vetores: os nós de computação transformam os dados validados em vetores.
Processamento de privacidade (vetor): os vetores são processados pelo processador ZK para privacidade.
Finalização de dados: o conjunto de dados e vetores finalizados são armazenados no IPFS, tornando-os acessíveis a terceiros. #GODINDataForAI #DIN #binanceweb3airdrop