Машинное обучение Plug-and-play в кошельке от GNY.

Обзор этого выпуска новостей.

- Система GNY позволяет предприятиям безопасно и совместно раскрывать скрытую ценность своих данных за счет интеграции машинного обучения коммерческого уровня и блокчейна.

– Наше последнее обновление кошелька позволяет вам испытать ряд наших контрактов на машинное обучение с поддержкой plug-and-play в кошельке.

– Теперь вы можете опробовать наши контракты на машинное обучение для розничной торговли, определения местоположения и мошенничества, а также узнать о нашем интерфейсе Jupyter Notebook, цель которого — помочь сторонним разработчикам адаптировать машинное обучение к своим конкретным потребностям.

— — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — —

В исторических данных розничной компании есть шаблоны, которые могут предсказать их следующего лидера продаж, торговые точки, в которых будет продано больше всего товаров в следующем месяце, и даже какие транзакции являются мошенническими. Идентификация этих закономерностей с сотнями переменных и миллионами точек данных слишком сложна для человеческого разума. Задачи такой сложности требуют машинного обучения.

Одним из столпов блокчейн-платформы GNY является наша система, позволяющая предприятиям безопасно раскрывать скрытую ценность своих данных с помощью расширенного машинного обучения. Наша патентованная технология машинного обучения на платформе GNY была создана, чтобы предоставить разработчикам доступ к мощным контрактам машинного обучения, отвечая на специально разработанные вопросы с помощью кода, который они создают, или просто используя один из наших предварительно разработанных «включай и работай для ответов на распространенные вопросы, связанные с данными. Такие вопросы, как: какие товары будут самыми продаваемыми завтра?

Также в нашем обновленном кошельке есть возможность запускать контракты машинного обучения plug-n-play с вашими собственными данными (инструкция по этому поводу появится в ближайшее время), а также создавать собственные контракты машинного обучения GNY с использованием Jupyter Notebooks. Предоставление доступа к ноутбукам Jupyter через кошелек GNY поможет сторонним разработчикам, которые хотят глубже погрузиться в мир децентрализованного машинного обучения и адаптировать его к своим потребностям. Это важный шаг для будущего внедрения технологии GNY.

Более пристальный взгляд на последние демонстрации контрактов GNY ML.

В кошельке (на вкладке «Машинное обучение») есть три демонстрации контрактов ML. Для вашего удобства под каждой демонстрацией приведены пошаговые технические примечания GNY ML, которые помогут вам в их тестировании. Однако, прежде чем вы приступите к делу, давайте взглянем на каждый контракт ML в отдельности.

1. Розничная демонстрация.

Это модель прогнозирования продаж для розничных магазинов, которая позволяет пользователю предсказать, какой будет его следующий самый продаваемый товар.

Наука о данных, стоящая за демонстрацией розничной торговли.

Используя модель глубокого обучения, учитывающую регуляризацию L1, мы добились точности прогнозирования продаж на уровне 86%.

Товары в рассматриваемом розничном магазине были четко классифицированы. С помощью классификации глубокое обучение GNY может устанавливать корреляции между характеристиками человека и продукта. Глубокое обучение GNY сопоставляет эти входные атрибуты с выходными данными. Он находит корреляции.

Он известен как универсальный аппроксиматор, потому что он может научиться аппроксимировать неизвестную функцию f (x) = y между любым входом x и любым выходом y, предполагая, что они вообще связаны корреляцией или причинно-следственной связью, например.

В процессе обучения нейронная сеть находит нужное f или правильный способ преобразования x в y.

2. Демонстрация местоположения.

Эта модель прогнозирования для розничных магазинов позволяет пользователю прогнозировать, в каких магазинах в следующем месяце будет продано больше всего товаров.

Наука о данных, стоящая за демонстрацией местоположения.

Как розничный продавец, GNY ML будет прогнозировать местоположение ваших основных клиентов, используя многоцелевой алгоритм пространственной кластеризации DBSCAN, чтобы найти оптимальные кластеры, используя пространственные данные, собранные в торговом зале. Мы проводим интеллектуальный анализ пространственных данных с помощью алгоритма K-средних, который начинается с начальной группы случайно выбранных центроидов, которые используются в качестве начальных точек для каждого кластера, а затем выполняет итерационные (повторяющиеся) вычисления для оптимизации положения центроидов. Он останавливает создание и оптимизацию кластеров, когда центроиды стабилизировались — их значения не изменились, потому что кластеризация прошла успешно.

3. Демонстрация мошенничества.

Эта модель прогнозирования точно определяет мошенничество с кредитными картами с помощью нейронной сети, обученной распознавать тип человека, сумму и частоту транзакций.

Наука о данных, стоящая за демонстрацией мошенничества.

Из соображений конфиденциальности мы не можем предоставить исходные функции и дополнительную справочную информацию о данных. Поэтому мы трансформируем все продажи в характеристики «Время» и «Сумма». Функция «Время» содержит секунды, прошедшие между каждой транзакцией и первой транзакцией в наборе данных. Функция «Сумма» — это транзакция. Эти функции можно использовать для обучения нейронной сети. Функция «Класс» — это переменная ответа, которая принимает значение 1 в случае мошенничества и 0 в противном случае. Учитывая коэффициент дисбаланса классов, мы измеряем точность с помощью площади под кривой точности-отзыва.

Начните тестирование последних демонстраций контрактов GNY на машинное обучение.

- Посетите кошелек GNY здесь.

Обратите внимание, что в настоящее время мы занимаемся оптимизацией для мобильных пользователей, поэтому в настоящее время рекомендуется взаимодействие с планшетом или ПК.

- Создайте бесплатную учетную запись, если у вас ее еще нет, затем войдите в кошелек, введя парольную фразу из 12 слов и нажав синюю кнопку входа.

- Перейдите к кнопкам с левой стороны («Главная», «Перевод», «Делегаты», «Активы», «Машинное обучение») и нажмите кнопку «Машинное обучение».

- Затем вам будет предложено 3 варианта в центре экрана.

- Нажмите «Запустить демоверсии GNY ML», затем выберите предпочитаемую демоверсию.

Пошаговые технические примечания GNY ML приведены под каждой демонстрацией, чтобы помочь вам в их тестировании.

Мы надеемся, что вам понравится тестировать наши последние контракты на машинное обучение plug-and-play в кошельке и что они позволят вам увидеть, куда движется платформа GNY.

Это всего лишь ранняя версия кошелька; у нас есть еще много контрактов, функций и оптимизаций машинного обучения, так что следите за обновлениями.

Вы можете следить за развитием GNY и общаться с командой и сообществом в Twitter, Medium, Youtube и Github.

Кроме того, присоединяйтесь к нашему сообществу в Telegram и дайте нам знать, что вы думаете об интерфейсе и процессе тестирования. Мы были бы рады получить известия от вас.

Платформа GNY, созданная на машинописном языке, — это ваш….