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Optimización de la verificación del modelo de IA con aprendizaje automático sin conocimiento

Last updated: 01.11.2023
Natasha Fernandez
Publicado por:Natasha Fernandez
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Introducción

Modulus es una tecnología de vanguardia que aprovecha el poder del aprendizaje automático de conocimiento cero (ZKML) para garantizar la precisión e integridad de los modelos de IA. Al utilizar pruebas de conocimiento cero, Modulus proporciona un método sólido para verificar la ejecución correcta de los modelos de IA.

Aprendizaje automático sin conocimiento

ZKML, abreviatura de aprendizaje automático de conocimiento cero, es un enfoque revolucionario que combina los principios de las pruebas de conocimiento cero con el aprendizaje automático. Permite la verificación de modelos de IA sin revelar ninguna información confidencial sobre el modelo en sí o los datos con los que fue entrenado.

Aprovechando las pruebas ZK para la verificación de modelos de IA

Modulus aprovecha las pruebas ZK para verificar la ejecución de modelos de IA. Las pruebas ZK proporcionan una forma de demostrar matemáticamente que un modelo de IA se ha ejecutado correctamente, sin revelar ningún detalle sobre el modelo o los datos con los que opera.

Conclusión

Modulus ofrece una solución innovadora para la verificación de modelos de IA aprovechando el poder del aprendizaje automático sin conocimiento y las pruebas ZK. Con Modulus, las organizaciones pueden garantizar la precisión e integridad de sus modelos de IA, brindando confianza y transparencia en el cada vez más complejo mundo de la inteligencia artificial.

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Escritor
Natasha "CryptoQueen" Fernández cierra la brecha entre el entusiasmo de blockchain y el carisma de los casinos. Desde los serenos paisajes de Nueva Zelanda hasta el volátil mundo de las criptomonedas, ella está causando sensación en la esfera de los juegos en línea. Con CryptoCasinoRank, pinta un futuro en el que los chips se combinan perfectamente con las cadenas.Más publicaciones del autor