Разблокируйте проверенные модели машинного обучения в ИИ с помощью транскриптора Zkml от Aleo
Модели машинного обучения все больше влияют на мир вокруг нас — от продуктов и услуг, которые мы используем, до решений, которые принимаются в отношении нас. но по мере того, как эти модели становятся более мощными и сложными, растут и проблемы с обеспечением их достоверности и надежности.
Один из способов решения этих проблем - использовать доказательства нулевого знания (ZKP). ZKP позволяют пользователям доказать, что они знают, что что-то правда, не раскрывая никакой дополнительной информации. Это делает их идеальными для использования в проверяемых моделях машинного обучения, где пользователи могут убедиться, что модель была запущена правильно и сделала свои прогнозы на основе правильных данных, без необходимости раскрывать сами данные.
Транслятор zkML от Aleo — это комплект разработки программного обеспечения (SDK) с открытым исходным кодом, который заполняет пробел между Python, одним из самых популярных языков программирования для разработчиков машинного обучения, и криптографией с нулевым уровнем знаний. Это позволяет разработчикам легко создавать проверенные модели машинного обучения, используя инструменты и языки, с которыми они уже знакомы.
Транслятор zkML в настоящее время реализован для моделей деревьев решений, но в будущем планируется расширить его для поддержки других типов моделей машинного обучения.
Возможные варианты использования zkML для разработчиков
Существует ряд потенциальных вариантов использования zkML в машинном обучении. Вот лишь некоторые из них:
Финансовые услуги: zkML можно использовать для создания верифицированных моделей машинного обучения для таких задач, как KYC/AML, кредитный скоринг и выявление мошенничества. Это может помочь финансовым учреждениям соблюдать нормативные требования и защитить конфиденциальность своих клиентов.
Здравоохранение: zkML можно использовать для создания проверенных моделей машинного обучения для таких задач, как медицинская диагностика, планирование лечения и поиск лекарств. Это может помочь медицинским работникам улучшить качество обслуживания и снизить затраты.
Человеческая идентичность: zkML можно использовать для создания проверенных моделей машинного обучения для таких задач, как аутентификация пользователей, обнаружение мошенничества и проверка возраста. Это может помочь защитить конфиденциальность и безопасность пользователей в Интернете.
Если вы разработчик машинного обучения, я рекомендую вам ознакомиться с транскриптором Zkml от Aleo и начать создавать верифицированные модели машинного обучения. Таким образом вы поможете сделать ИИ более надежным и надежным для всех.
| Веб-сайт ~ https://www.aleo.org /
| Twitter ~ https://twitter.com/AleoHQ
| Сообщество Twitter ~ https://twitter.com/aleocommunity
| GitHub ~ https://github.com/AleoHQ
| Форум сообщества - https://community.aleo.org /
| Календарь сообщества ~ https://www.aleo.org/community/calendar
| YouTube - https://www.youtube.com/channel/UCS_HKT2heOC_q88YQLiJt0g
| Документация разработчика ~ https://developer.aleo.org /
| Игровая площадка Leo ~ https://play.leo-lang.org /
| Aleo Block Explorer ~ https://www.aleo.network /
| Блог сообщества ~ https://medium.com/@AleoHQ
| Блог объявлений ~ https://www.aleo.org/blog