Оптимизирање на верификацијата на моделот со вештачка интелигенција со машинско учење со нула знаење

Вовед

Modulus е најсовремена технологија која ја користи моќта на машинското учење со нула знаење (ZKML) за да обезбеди точност и интегритет на моделите со вештачка интелигенција. Со користење на докази со нула знаење, Modulus обезбедува робустен метод за потврдување на правилното извршување на моделите со вештачка интелигенција.

Машинско учење со нула знаење

ZKML, кратенка за машинско учење со нула знаење, е револуционерен пристап кој ги комбинира принципите на докажување со нула знаење со машинско учење. Овозможува верификација на моделите со вештачка интелигенција без да се откриваат чувствителни информации за самиот модел или податоците за кои е обучен.

Искористување на ZK Proofs за верификација на модели со вештачка интелигенција

Modulus ги користи ZK доказите за да го потврди извршувањето на моделите со вештачка интелигенција. Доказите ZK обезбедуваат начин математички да се докаже дека моделот со вештачка интелигенција е правилно извршен, без да се откријат никакви детали за моделот или податоците на кои работи.

Заклучок

Modulus нуди револуционерно решение за верификација на модели со вештачка интелигенција со искористување на моќта на машинското учење со нула знаење и доказите за ZK. Со Modulus, организациите можат да обезбедат точност и интегритет на нивните модели со вештачка интелигенција, обезбедувајќи доверба и транспарентност во сè покомплексниот свет на вештачката интелигенција.