DIN Mimarisi
Last updated
Last updated
DIN protokolünde, ağda sürekli olarak veri ile ilgili faaliyetlerde bulunan üç katılımcı bulunmaktadır:
Veri Toplayıcıları: Hem Zincir Üstü Hem de Zincir Dışı Hedeflenmiştir
Veri toplama yaklaşımımız, zincir üstü veriler (işlemler, cüzdan adresleri, akıllı sözleşmeler) ile zincir dışı veriler (piyasa eğilimleri, düzenleyici değişiklikler, sosyal medya trendleri) arasında bir köprü kurarak kapsamlı içgörüler sunmaktadır. Bu strateji, kripto, tıbbi, akademik ve endüstriyel gibi sektörlerdeki sıradan meraklılardan profesyonel analistlere kadar geniş bir kullanıcı yelpazesine güç vermektedir. Veri toplama için iki ürünümüz - Analytics ve xData ile, eyleme geçirilebilir, güncel bilgilere erişim sağlıyor ve kamu ve özel alanlarda bilinçli kararlar alınmasını kolaylaştırıyoruz.
Veri Doğrulayıcıları: Model Doğruluğunu Blockchain ile Sağlamak
Paylaşımlı Güncellenebilir Modeller (SUM) çerçevesi, veri doğrulamasını blockchain'in merkeziyetsiz doğasını kullanarak devrim niteliğinde bir şekilde dönüştürmektedir. Bu, model güncellemelerinin şeffaf, değiştirilemez ve topluca iyileştirilmiş olmasını sağlayarak tahmin doğruluğunu artırmakta ve veri manipülasyonu risklerini azaltmaktadır. SUM, sürekli model iyileştirmesi için işbirlikçi bir ekosistem oluşturmakta ve doğru, güvenli ve şeffaf tahmine dayalı analizlerin yeni bir çağını vaat etmektedir.
Veri Vektörleştiricileri: AI Veri Hazırlığını Kolaylaştırmak
Vektör dönüşümü, AI'ya hazır hale getirmek için çok önemlidir. Ham verileri, AI modellerinin etkin bir şekilde işleyebileceği yapılandırılmış bir formata dönüştürmektedir. Bu adım, verilerin kodlanması, sayısal değerlerin normalleştirilmesi, yüksek boyutlu verilerin yönetimi ve AI eğitimi ile tahminlerinin optimize edilmesi için hayati önem taşımaktadır. Verileri AI'ya hazır hale getirerek, vektör dönüşümü AI uygulama geliştirme sürecini hızlandırmakta ve model doğruluğu ile ölçeklenebilirliğini artırmaktadır.
DIN protokolü, veri işleme sürecini bir dizi özlü adım aracılığıyla sadeleştirerek veri bütünlüğünü ve gizliliğini sağlamaktadır:
Veri Toplama: Toplayıcılar, çeşitli kaynaklardan zincir üstü ve zincir dışı verileri toplar.
Doğrulama Yönlendirmesi: Veriler, yerel olarak dağıtılmış modellere göre seçilen doğrulayıcılara iletilir.
Doğrulama: Doğrulayıcılar, verilerin doğruluğunu tahmin etmek ve belirlemek için hesaplama kaynaklarını kullanır.
Gizlilik İşleme (Veri Seti): Doğrulanan veriler, ZK işlemcisi aracılığıyla gizlilik artırımı sürecine tabi tutulur.
Model Güncelleme: İlgili model, en son verilerle güncellenir ve doğrulayıcılar arasında güncellenir.
Vektör Dönüşümü: Hesaplama düğümleri, doğrulanan verileri vektörlere dönüştürür.
Gizlilik İşleme (Vektör): Vektörler, gizlilik için ZK işlemcisi aracılığıyla işlenir.
Veri Tamamlama: Nihai veri seti ve vektörler IPFS'te saklanır, böylece üçüncü şahıslara erişilebilir hale gelir.
Yukarıda gösterildiği gibi, veri süreci üç aşamadan geçecektir: toplama, doğrulama ve hesaplama. Tüm katılımcılara, ağın katkılarını ödüllendirmek için teşvik mekanizması uygulanmıştır. Daha fazla ayrıntı, sonraki bölümlerde sunulacaktır.
