الأخبار

November 1, 2023

تحسين التحقق من نموذج الذكاء الاصطناعي باستخدام التعلم الآلي بدون معرفة

Yasir Al-Masri
WriterYasir Al-MasriWriter
ResearcherNikos PapadopoulosResearcher

مقدمة

Modulus هي تقنية متطورة تسخر قوة التعلم الآلي بدون معرفة (ZKML) لضمان دقة وسلامة نماذج الذكاء الاصطناعي. من خلال استخدام أدلة المعرفة الصفرية، يوفر Modulus طريقة قوية للتحقق من التنفيذ الصحيح لنماذج الذكاء الاصطناعي.

تحسين التحقق من نموذج الذكاء الاصطناعي باستخدام التعلم الآلي بدون معرفة

التعلم الآلي بدون معرفة

يعد ZKML، وهو اختصار لعبارة "التعلم الآلي للمعرفة الصفرية"، نهجًا ثوريًا يجمع بين مبادئ إثباتات المعرفة الصفرية والتعلم الآلي. فهو يسمح بالتحقق من نماذج الذكاء الاصطناعي دون الكشف عن أي معلومات حساسة حول النموذج نفسه أو البيانات التي تم تدريبه عليها.

الاستفادة من إثباتات ZK للتحقق من نموذج الذكاء الاصطناعي

يستفيد Modulus من براهين ZK للتحقق من تنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي. توفر براهين ZK طريقة للإثبات رياضيًا أن نموذج الذكاء الاصطناعي قد تم تنفيذه بشكل صحيح، دون الكشف عن أي تفاصيل حول النموذج أو البيانات التي يعمل عليها.

خاتمة

تقدم Modulus حلاً مبتكرًا للتحقق من نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال الاستفادة من قوة التعلم الآلي بدون معرفة وإثباتات ZK. باستخدام Modulus، يمكن للمؤسسات ضمان دقة وسلامة نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، مما يوفر الثقة والشفافية في عالم الذكاء الاصطناعي الذي يزداد تعقيدًا.

About the author
Yasir Al-Masri
Yasir Al-Masri
About

ياسر المصري، متحمس مصري لعالم الرقميات، يمزج بين فهمه العميق للغة العربية وشغفه بألعاب الكازينو عبر الإنترنت. معروف بمهاراته المتميزة في التعريب، يقوم ياسر بتكييف دلائل الكازينو عبر الإنترنت لتناسب الجمهور العربي المميز

Send email
More posts by Yasir Al-Masri

أحدث الأخبار

شيباريوم: مجتمع مزدهر ونمو مذهل وزيادة معدل حرق SHIB
2024-02-16

شيباريوم: مجتمع مزدهر ونمو مذهل وزيادة معدل حرق SHIB

الأخبار