Uczenie maszynowe jest zasadniczo gałęzią nauki o danych, która wykorzystuje dane do znajdowania w nich modeli. Poprzez zastosowanie wiedzy matematycznej i statystycznej, modele te są udoskonalane w procesie zwanym "treningiem".

Podczas gdy wielu kojarzy uczenie maszynowe (ML) i sztuczną inteligencję (AI) ze złożonymi i futurystycznymi technologiami - jak te przedstawiane w filmach, gdzie AI buntuje się przeciwko ludziom - rzeczywistość jest dziś znacznie mniej zaawansowana. Większość obecnych systemów AI opiera się na programowaniu typu "if-then", reagując tylko na predefiniowane instrukcje ludzkie. Uczenie maszynowe idzie jednak o krok dalej, umożliwiając modelom samokorekcję i doskonalenie.

Kategorie Uczenia Maszynowego

Uczenie maszynowe można ogólnie podzielić na następujące typy:

1. Uczenie Nadzorowane

• Opiera się na oznakowanych zbiorach danych do treningu.

• System uczy się mapować dane wejściowe na wyjściowe na podstawie dostarczonych przykładów.

• Przykład: Nauczanie maszyny identyfikacji motyli wśród owadów poprzez dostarczanie oznakowanych danych z określonymi cechami, takimi jak liczba nóg, skrzydła, struktura czułków i proporcje ciała.

• Po treningu maszyna może analizować nowe obrazy owadów i określać, czy są to motyle na podstawie wyuczonego modelu.

2. Uczenie Nienadzorowane

• Działa bez oznakowanych danych; maszyna identyfikuje wzorce i grupuje punkty danych na podstawie ich cech.

• Przykład: Przy identyfikacji motyli nie dostarcza się etykiet. Maszyna musi samodzielnie zidentyfikować kluczowe cechy jak skrzydła, nogi i strukturę ciała, aby odróżnić motyle od innych owadów.

• Popularne modele uczenia nienadzorowanego obejmują Generatywne Sieci Przeciwstawne (GANs) i algorytmy klastrowania.

• Ograniczenia: Modele nienadzorowane są często uważane za "czarne skrzynki", gdzie wewnętrzne procesy nie są w pełni przejrzyste dla programistów.

Popularne Algorytmy Uczenia Maszynowego

Istnieje wiele algorytmów uczenia maszynowego, każdy dostosowany do konkretnych zastosowań. Niektóre znane przykłady to:

• Sieci Neuronowe

• Drzewa Decyzyjne

• Maszyny Wektorów Nośnych (SVMs)

• Klasyfikatory Bayesowskie

• Metody Klastrowania

Jednym z szeroko stosowanych i przyjaznych dla początkujących algorytmów jest Klastrowanie K-Średnich, który grupuje punkty danych w klastry na podstawie podobieństwa.

1. Algorytm K-Średnich: Prosta Metoda Klastrowania Nienadzorowanego

K-Średnich to prosty i szeroko stosowany algorytm klastrowania nienadzorowanego. Podstawową ideą klastrowania jest grupowanie próbek na podstawie ich odległości lub podobieństwa, łącząc podobne (lub bliskie) próbki razem, jednocześnie oddzielając niepodobne (lub odległe) próbki do różnych grup. Podstawowa koncepcja K-Średnich polega na iteracyjnym podziale zbioru danych na K klastrów w taki sposób, że średnia każdego klastra minimalizuje Sumę Kwadratów Błędów (SSE) dla wszystkich punktów w tym klastrze.

W języku matematycznym, dla zbioru próbek, K-średnich minimalizuje funkcję błędu klastrowania.

Powyższa wizualizacja skutecznie ilustruje koncepcję: wariancja każdego niebieskiego lub czerwonego punktu względem jego odpowiedniego centrum klastra jest zminimalizowana. Dla klastrów czerwonego i niebieskiego, dwa centralne punkty spełniają warunek minimalnego SSE dla tego podziału.

Przykład: K = 2 (Podział Próbek na Dwa Klastry)

Wizualnie, jeśli chcemy podzielić zielone punkty na Rysunku A na dwa klastry, moglibyśmy narysować przekątną linię od górnego lewego do dolnego prawego rogu. Ale jak instruujemy maszynę, aby wykonała ten podział dokładnie? Kroki są następujące:

1. Losowa Inicjalizacja:

Wybierz dwa losowe punkty (np. czerwony i niebieski) w układzie współrzędnych jako początkowe centra klastrów. Dla każdego punktu w zbiorze danych oblicz jego odległość do punktów czerwonego i niebieskiego.

• Przypisz punkt do najbliższego centrum klastra: jeśli jest bliżej punktu niebieskiego, pokoloruj go na niebiesko; jeśli jest bliżej punktu czerwonego, pokoloruj go na czerwono.

• Iteruj przez wszystkie punkty, aż każdy punkt zostanie przypisany do koloru, jak pokazano w Kroku 1.

2. Przeliczenie Centrów Klastrów:

Przelicz centrum każdego klastra (średnia wszystkich punktów w klastrze). Dostosuj centra klastrów, aby zminimalizować średni błąd kwadratowy (MSE) wszystkich punktów w tym klastrze, jak pokazano w Kroku 2.

3. Powtarzaj do Zbieżności:

Powtarzaj kroki 1 i 2, aż centra klastrów ustabilizują się i proces osiągnie zbieżność. Ten iteracyjny proces kończy się jak pokazano w Krokach 3-6.

Blockchain i Uczenie Maszynowe

Blockchain posiada dwie kluczowe cechy, które czynią go doskonałym dopasowaniem do rozwoju uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji:

1. Prywatność: Blockchain umożliwia trenowanie na wrażliwych prywatnych danych bez ich kompromitowania.

2. Mechanizm Zachęt: Unikalny system nagród blockchain pozwala użytkownikom zarabiać nagrody za udostępnianie danych lub publikowanie modeli w łańcuchu. Każdy może sprzedawać swoje dane zachowując prywatność, a programiści mogą publikować i trenować swoje modele w łańcuchu, otrzymując w zamian zachęty.

Przywołany obraz demonstruje cykl standaryzacji i utowarowienia w technologii. Era monopolizacji danych zbliża się ku końcowi. Dostępność blockchain wprowadza możliwości szerszego uczestnictwa w następnej erze technologicznej.

Trzy krytyczne czynniki w uczeniu maszynowym to algorytmy, moc obliczeniowa i dane. Giganci technologiczni jak Amazon, Apple, Google i Facebook dominują w zasobach obliczeniowych i danych, co pozwala im utrzymać znaczącą przewagę. Blockchain wprowadza szansę na zakłócenie tej dominacji poprzez decentralizację uczenia maszynowego. Ta zmiana może przekierować tworzenie wartości z podejścia opartego na danych na innowacje oparte na algorytmach. Ekonomiczne zachęty blockchain zapewniają żyzne środowisko dla programistów do trenowania i optymalizacji modeli, wspierając rozwój twórców algorytmów.

2.1 Przegląd Projektów

Integracja uczenia maszynowego i blockchain to raczkująca, ale obiecująca dziedzina. Podczas gdy wiele firm rozwija narzędzia w tej przestrzeni, potencjał pozostaje ogromny. Poniżej znajdują się trzy godne uwagi projekty:

2.1.1 DeepBrain Chain

DeepBrain Chain, założony w listopadzie 2017 roku, ma na celu zbudowanie największej na świecie rozproszonej sieci obliczeniowej wysokiej wydajności napędzanej przez blockchain, służącej jako kluczowa infrastruktura dla ery 5G+AI.

• Kluczowe Komponenty:

1. Sieć Obliczeniowa Wysokiej Wydajności: Uruchomiona w sierpniu 2018.

2. Sieć Główna Blockchain: Oficjalnie uruchomiona 20 maja 2021, oparta na frameworku Substrate od Polkadot.

DeepBrain Chain jest jednym z niewielu projektów blockchain, które osiągnęły masowe wdrożenie w obliczeniach wysokiej wydajności. Poczynił znaczące postępy w użyteczności i komercjalizacji, z zastosowaniami w blockchain, AI, grach w chmurze, renderowaniu wizualnym, biofarmaceutyce i symulacjach półprzewodników.

Ponad 50 globalnych firm wdrożyło platformy chmurowe GPU wysokiej wydajności w jej sieci, obsługując setki firm i dziesiątki tysięcy programistów AI.

2.1.2 Numerai

Numerai to fundusz hedgingowy wykorzystujący globalną społeczność anonimowych naukowców zajmujących się danymi do przewidywania przyszłych cen. Łącząc rozproszoną inteligencję, uczenie maszynowe, blockchain i tokenizację, Numerai tworzy nowy model zarządzania funduszami napędzany zbiorową inteligencją.

• Dystrybucja danych:

Naukowcy zajmujący się danymi otrzymują zanonimizowane zbiory danych jako dane wejściowe do swoich modeli predykcyjnych. Zbiory te mogą zawierać wskaźniki makroekonomiczne, ceny towarów lub kursy walut - dane zastrzeżone zazwyczaj niedostępne dla osób z zewnątrz. Usunięcie metadanych pozwala Numerai na otwarte udostępnianie danych.

• Konkursy:

Dane stanowią podstawę konkursów mających na celu stworzenie najbardziej efektywnych modeli predykcyjnych. Dane historyczne o znanych wynikach pomagają walidować modele, podczas gdy dane w czasie rzeczywistym pozostają niepewne dla kluczowych prognoz.

• Punktacja i nagrody:

Przewidywania są oceniane po przesłaniu do "meta-modelu" Numerai. Naukowcy zajmujący się danymi są nagradzani w zależności od tego, jak bardzo ich przewidywania ulepszają meta-model.

• Własność intelektualna:

Uczestnicy zachowują własność swoich modeli i nadal otrzymują nagrody, jeśli ich modele ulepszają meta-model Numerai.

2.1.3 Protokół HUMAN

Protokół HUMAN to zdecentralizowane środowisko, które nagradza wkład oparty na wiedzy i umiejętnościach, łącząc sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe poprzez modele hybrydowe.

Zbudowany na blockchainie, Protokół HUMAN usprawnia procesy zarządzania i rozliczeń, tworząc możliwy do audytu, otwartoźródłowy system infrastruktury dla zdecentralizowanych rynków pracy, łączący poszukujących danych z rynkami wiedzy.

• Zastosowanie w uczeniu maszynowym:

Protokół bezpośrednio adresuje pracochłonne zadania w uczeniu maszynowym, takie jak ręczna anotacja i weryfikacja jakości wnioskowania modelu, aby uczynić zbiory danych bardziej odpowiednimi do treningu.

• Wizja przyszłości:

3.Uwagi końcowe

Poza obecnymi zastosowaniami, Protokół HUMAN jest zaprojektowany z myślą o następnej ewolucji inteligencji maszynowej, gdzie maszyny bezpośrednio odpytują ludzi o dane w celu samodoskonalenia.

Uczenie maszynowe i blockchain to obecnie dwie najbardziej ekscytujące i nowatorskie technologie. Uczenie maszynowe stanowi podstawę sztucznej inteligencji i big data, podczas gdy blockchain ma potencjał zrewolucjonizować obecną architekturę finansową. Obie technologie są oparte na danych, co naturalnie umożliwia synergię w określonych kierunkach badań.

Blockchain oferuje bezpieczne i wydajne udostępnianie i analizę danych, podczas gdy uczenie maszynowe wykorzystuje te dane do napędzania postępu technologicznego. Już teraz obserwujemy wielu programistów pracujących nad wykonalnymi projektami na tym przecięciu, a coraz więcej zasobów i talentów kierowanych jest do tych dziedzin.

Wspólne i uzupełniające się możliwości tych technologii będą nadal napędzać się wzajemnie. Surfując na fali blockchainu i sterując statkiem uczenia maszynowego, jesteśmy gotowi do eksploracji rozgwieżdżonego oceanu przyszłej technologii!

Wprowadzenie do uczenia maszynowego i jego zastosowań w technologii blockchain