Новый листинг биржи EliteX Exchange.
Автор: Арджуна @ EliteX Media
Поскольку GNY (www.gny.io) является первым и новейшим листингом EliteX Exchange (помимо наших базовых пар), мы подумали, что для нашей новой и растущей когорты пользователей будет полезно узнать еще немного об этом передовом проекте. Машинное обучение - одна из самых горячих областей развития технологий сегодня, и команда GNY находится в авангарде. Взглянув на рекламный ролик на их веб-сайте, он гласит: GNY (произносится как« ну-ну ) - это следующее поколение нашей проверенной платформы прогнозирования машинного обучения для блокчейна». Но многие из нас, непрофессионалы, могут иметь лишь смутное представление о том, что такое машинное обучение. Итак, мы подумали: а почему бы не спросить !?
Мы связались и побеседовали с Заком Барнеттом, руководителем отдела социального воздействия, и Космасом Вонгом, соучредителем и генеральным директором GNY, начиная с вопроса: что такое машина обучение?
CW: машинное обучение использует сложные комбинации алгоритмов для поиска повторяющихся шаблонов в больших объемах структур данных. Часто эти шаблоны помогают кому-то понять, какие действия или обстоятельства приводят к определенному действию, например, почему клиент покупает конкретный продукт.
Машинное обучение похоже на помощника, которого можно направить на решение причин определенных событий путем итеративного и непрерывного просмотра больших объемов данных, которые постоянно меняются. Этот процесс настолько интенсивен и трудоемок, что только машина может выполнить его эффективно и результативно.
Обучающий компонент нашей системы машинного обучения связан с петлями обратной связи. Когда алгоритмы делают неверный прогноз, этот результат записывается, и система учится на этой ошибке, вносит исправления и продолжает улучшать свой процесс прогнозирования. Это самообучение - это непрерывно регулируемый процесс, который может быть выполнен только машиной.
На сайте упоминается, что GNY - это следующее поколение их платформы машинного обучения. Означает ли это, что перед переходом на блокчейн была итерация проекта GNY? Если да, то каковы преимущества внедрения GNY на блокчейне? Что дает его построение на блокчейне, чего иначе нельзя было бы достичь?
CW: Наша компания начинала свою деятельность как Gray Jean Technologies и была основана в 2015 году, чтобы ответить на конкретный вопрос: как можно организовать и проанализировать огромные объемы цифровых данных, оставленные людьми. чтобы предоставить решения для бизнеса, маркетинга и социального воздействия, которые были бы предсказуемыми, адаптивными и быстро реагирующими?
Поэтому мы создали технологию машинного обучения, которая может определять повторяющиеся шаблоны и обучающие компоненты, которые постоянно адаптируются к нашему постоянно меняющемуся поведению. Genie, исходная платформа машинного обучения, прогнозирует поведение пользователя, чтобы на него можно было направить контекстно-релевантные сообщения, которые побуждают к желаемым действиям. Он делает это, реагируя на миллионы независимых переменных функций при параллельном использовании сотен алгоритмов машинного обучения для прогнозирования определенных бизнес-ценностей.
Но возникла проблема. Количество клиентов, которые могли позволить себе такой уровень обслуживания, было ограничено, и, честно говоря, нас не интересовало использование этой технологии только в строго коммерческих условиях. Желание сделать эту технологию более доступной было для нас действительно захватывающим, и тогда я связался с Ричардом и начал задаваться вопросом… Можем ли мы децентрализовать эту технологию и программное обеспечение с помощью блокчейна?
Перенос машинного обучения на блокчейн дает три преимущества:
1. Согласованность данных. Данные бывают разной структуры, качества и непрерывности. Встраивание сбора, хранения и анализа данных в блокчейн позволяет нашим клиентам контролировать согласованность данных более надежно, чем когда-либо прежде. Согласованность данных напрямую коррелирует с эффективностью машинного обучения.
2. Доступность. Цены на большинство услуг машинного обучения недостижимы для большинства компаний среднего размера. Наше решение позволит пользователям загружать код для установки боковой цепи GNY на свои частные серверы. В цепочке будет закодировано наше проприетарное программное обеспечение машинного обучения. Таким образом, вы можете оптимизировать и анализировать свои данные в безопасности вашего частного сервера по гораздо более доступной цене.
3. Безопасность. Существующие конкурентные сервисы обычно требуют, чтобы клиенты отправляли им все свои данные, а затем им доставляли прогнозы и данные. В эпоху взлома и утечки данных такая регулярная миграция конфиденциальных данных заставляет большинство людей нервничать, поскольку подвергает данные рискам безопасности.
А как насчет вариантов использования? Материал на вашем сайте делится на три широких области применения: продажи и маркетинг, публикация и обнаружение мошенничества. Не могли бы вы немного рассказать о том, как его можно использовать в таких случаях?
ZB: Общая идея для всех вариантов использования заключается в том, что GNY анализирует огромные объемы данных, а затем может предсказать дальнейшие действия ваших клиентов. Это позволяет вам вносить актуальные, своевременные и эффективные предложения. Умение сделать правильное предложение в нужное время - это святой Грааль маркетинга. Масштабное и эффективное персонализированное общение с клиентами.
В этом отношении потребности издательского дела и маркетинга очень схожи. Речь идет о более глубоком понимании ваших клиентов на индивидуальном уровне и возможности персонализировать сообщения, предложения и предложения на основе их истории. Наш опыт как в розничной, так и в издательской демонстрации позволил нам значительно повысить актуальность предлагаемых товаров для покупки или статей для просмотра в следующий раз.
Обнаружение мошенничества зависит от цели обнаружения шаблонов. При обнаружении мошенничества мы смотрим на ненормальные закономерности. Возможное мошенничество порождает схему, которая не соответствует понятным схемам, связанным с одобренным и правильным использованием продукта, лекарства или цепочки поставок. Машинное обучение может помочь предупредить компании, когда деятельность клиента или цепочки поставок является ненормальной и требует дальнейшего расследования.
Как GNY улучшает традиционные методы сегментации и анализа рынка? Как это помогает найти соответствующие сегменты / точки данных?
ZB: Проблема с традиционной сегментацией заключается в том, что это очень простой метод определения выбора потребителя, который не меняется, как поведение потребителя. Сегментация объединяет потребителей в очень упрощенные дескрипторы. Почему потребитель что-то делает - очень сложно. Он включает в себя множество факторов, и сегментация также не учитывает достаточное количество из них или веса этих конкретных факторов. Это статично. Когда человека помещают в «сегмент», он практически не меняется, даже если обстоятельства, вкусы, поведение или вкусы этого человека меняются. Только ML может эффективно обрабатывать количество точек данных и постоянно меняющиеся веса этих точек.
Ранее вы упомянули о социальном воздействии и о том, что интерес к GNY не ограничивается только коммерческими условиями. А как насчет некоммерческих приложений, таких как исследования, социальные и экологические изменения?
ZB: Приложения GNY для социального воздействия - это область, которая невероятно волнует всю команду. Мы обсуждаем с некоммерческими организациями возможность использования нашей блокчейн-платформы машинного обучения для моделирования условий окружающей среды и улучшения операционных систем для организаций социальной справедливости. Большинство организаций социальной справедливости страдают от ограниченных ресурсов и им трудно раскрыть скрытую ценность своих данных. Наш Технологический грант Magic Wish был разработан, чтобы помочь предоставить примеры использования для организаций, оказывающих социальное влияние, и вдохновить их на реализацию своей миссии. Более подробную информацию об этом можно найти на нашем сайте www.gny.io.
Токен GNY, обеспечивающий децентрализованное машинное обучение на блокчейне, предоставит пользователям доступ к своей платформе с использованием модели оплаты по мере использования. Интеллектуальные API-интерфейсы соединяют различные сети блокчейнов, включая Ethereum, Asch и, конечно же, Lisk. Вскоре, чтобы работать в собственной сети DPOS (делегированное доказательство доли), GNY предоставит разработчикам инструменты для создания собственных боковых цепей, построенных на основе искусственного интеллекта. С этой целью GNY также создает Машинное обучение Lisk (LML), открытые наборы инструментов для боковых цепей с поддержкой ИИ, построенных на экосистеме Lisk. Для тех, кто хочет продолжить изучение, вы можете прочитать его технические описания и варианты использования здесь. Не стесняйтесь присоединиться к официальному телеграмм-каналу GNY: https://t.me/GNYioBlockchain, который открыт для всех, включая потенциальных разработчиков и клиентов. Вы также можете следить за последними разработками и новостями GNY в twitter.
От всех сотрудников EliteX Exchange благодарим команду GNY за то, что уделили нам время и ответили на наши вопросы. Те из вас, кто уже подписался на нашу биржу, получат свой бонус в размере GNY в ближайший понедельник (20 числа). Если вы пропустили этот раз, в ближайшем будущем будет второй раунд раздачи GNY. Все, что вам нужно сделать, это зарегистрироваться на бирже: www.elitex.io . Следите за нашим сайтом и в социальных сетях, подробности о них будут объявлены в ближайшее время!
Заявление об ограничении ответственности: эта статья предназначена только для информационных целей и не является советом по инвестициям или торговле.
Арджуна - глава сообщества EliteX Exchange www.elitex.io, электронная почта: [email protected].
Присоединяйтесь к официальной телеграмме EliteX Exchange: https://t.me/EliteX_official. Следите за нами в twitter и reddit.
