Unifikasi didirikan pada ide yang berani: Kunci untuk membuka masa depan yang lebih cerah bagi umat manusia terletak pada peningkatan cara kami mengelola data pada skala global.
Seperti berdiri, banyak data dunia dikunci dalam silo yang dijaga ketat. Sulit bagi pengembang dan peneliti untuk mengakses data yang mereka butuhkan untuk membuat inovasi inovatif atau melakukan penelitian ilmiah.
Di Unifikasi, kami percaya jawaban atas tantangan ini dapat ditemukan dalam standardisasi data. Jika set data distandarisasi ke dalam format terpadu, mereka akan dapat dikorelasikan satu sama lain secara otomatis. Memproses data dalam satu format tunggal berjanji untuk mengungkapkan pola yang tidak diperhatikan oleh mata telanjang, menghasilkan terobosan dalam penelitian dan fungsionalitas.
Untuk mempelajari lebih lanjut tentang visi kami tentang dunia yang diatur oleh data terpadu, dan untuk memahami efek riak dari teknologi ini, bacalah seri tiga bagian kami, “Mengapa Data Terpadu Tidak Dapat Dihindarkan.“
Proses teknis standardisasi data
Untuk membuat standardisasi data menjadi kenyataan, di Unifikasi kami sedang membangun alat pemodelan prediktif yang menggunakan algoritma jaringan saraf dalam untuk memetakan Metadata Schemas (saat ini dalam format JSON) ke sumber data yang mendasarinya.
Algoritma pembelajaran mesin digunakan untuk berbagai tujuan, termasuk:
- Skema Metadata Dinamis dan Pemetaan Sumber Data
- ID Unifikasi dan pemetaan ID pengguna asli Penyedia
- Menggabungkan data dari beberapa penyedia
- Memfilter data berdasarkan izin Pengguna Akhir dan persyaratan permintaan data Data Konsumen
Di Unifikasi, kami bergantung pada algoritma pembelajaran mesin untuk menstandarisasi data secara internal, serta untuk menghasilkan niat prediksi untuk Autonomous Machine Learnable Smart Contracts (AMLSC).
Algoritme yang sama juga digunakan untuk mengidentifikasi ID pengguna Unifikasi, yang sesuai dengan ID pengguna nyata dalam ekosistem. Ini memastikan otomatisasi standardisasi data dan penghapusan proses stokastik dalam membawa set data yang relevan kepada pengguna yang sesuai.
Untuk mengatasi komplikasi dari berbagai implementasi penyimpanan data yang dapat dimanfaatkan oleh pengadopsi kami, kami menyediakan solusi ekspor data yang meratakan data menjadi blok yang dapat diproses dengan algoritma pembelajaran mesin. Hal ini memungkinkan komponen ETN HAIKU Server Nodes untuk mendukung sejumlah sumber data terstruktur dan tidak terstruktur, dengan lebih banyak diimplementasikan saat ekosistem berevolusi.
Untuk mengatasi komplikasi dari berbagai implementasi penyimpanan data, pengadopsi kami berpotensi memanfaatkan, kami menyediakan solusi ekspor data yang meratakan data menjadi blok yang dapat diproses oleh algoritma pembelajaran mesin.
Algoritma pembelajaran mesin memproses blok dan menghasilkan paket data dalam format tunggal yang disatukan. Ini dilakukan dengan menggunakan parameter input yang disediakan oleh produsen data, yang menunjukkan bidang mana yang dianggap penting. Ini juga memungkinkan ekosistem Unifikasi pada akhirnya menjadi agnostik sumber data.
Algoritma yang dirancang khusus bertanggung jawab untuk bagaimana permintaan data diproses, apa sumber data itu (valid / tidak valid), bagaimana memetakan data yang terlihat secara publik secara efisien ke sumber data yang sesuai dan memfilter berdasarkan izin pengguna atau lainnya. parameter. Algoritma mengurangi masalah ketika ada penyedia data yang berbeda dengan berbagai konfigurasi data, seperti ukuran data, ketidakseimbangan kelas, apakah data terstruktur atau tidak terstruktur, jenis pencarian basis data apa yang dibutuhkan, dll.
Komponen fleksibilitas dipertimbangkan ketika merancang model sedemikian rupa sehingga pengembang dapat menyempurnakan parameter yang sesuai, tanpa pengetahuan pembelajaran mesin, untuk secara sistematis memenuhi persyaratan data mereka. Efisiensi menggunakan algoritma pembelajaran mesin berada dalam kemampuan menangani sejumlah besar dataset tanpa hardcoding sebelumnya, sehingga mereka dapat dimodifikasi secara dinamis oleh pengembang.
Arsitektur algoritma meta berisi sub-algoritma (modul) untuk tujuan yang berbeda, yang nantinya dapat digunakan sebagai alat prediksi yang ditumpuk. Skema JSON dipetakan ke sumber-sumber yang mendasarinya. Selanjutnya, pemetaan dan Skema digunakan untuk memfilter izin pengguna, atau persyaratan tambahan apa pun yang disebutkan dalam kueri.
Pemetaan antara ID Unifikasi dan ID Pengguna nyata juga dilakukan oleh algoritma pembelajaran mesin. Oleh karena itu, pelajar meta dirancang yang berfungsi sebagai algoritma yang ditumpuk (satu jaringan saraf di atas jaringan saraf lain di atas hutan acak dll.)
Memperkenalkan Kontrak Cerdas Mesin Belajar Mandiri (AMLSC)
Algoritme terlatih kami dapat digunakan sebagai komponen dinamis untuk melakukan pencarian grid dalam tabel izin, serta untuk memperbarui kontrak pintar secara dinamis berdasarkan kondisi tertentu – apa yang kami sebut Kontrak Cerdas Mesin yang Dapat Dipelajari dengan Mesin Otomatis (AMLSC).
Sampai sekarang, kondisi bisnis untuk kontrak pintar bersifat statis tetapi dengan penerapan algoritma ini, modifikasi di masa mendatang dapat dilakukan secara otomatis. Selain itu pertanyaan dapat dilakukan lebih cepat dengan algoritma seperti itu.
Kontrak Cerdas yang Dapat Dipelajari dengan Mesin Otomatis (AMLSC) adalah generasi berikutnya dari Kontrak Cerdas, yang memungkinkan otonomi dengan mempertimbangkan maksud semua peserta kontrak untuk menemukan kecocokan yang paling efisien dan menciptakan nilai ekonomi tertinggi untuk semua pihak.
Secara paralel, teknologi ini juga memungkinkan algoritma pencocokan otonom – yang sudah ada di pasar terpusat, seperti pertukaran keuangan – dapat digunakan bisnis apa pun. Ini sangat menarik bagi bisnis yang mengandalkan ekonomi berbagi dan layanan.
Nantikan penjelasan yang lebih dalam tentang arsitektur di balik Kontrak Cerdas yang Dapat Dipelajari dengan Mesin Otomatis.
