Decentralized Machine Learning

Desata la innovación desde la periferia

Utilice datos privados sin explotar en dispositivos individuales para aprendizaje automático con protección de privacidad. Desbloquee la innovación creando una comunidad de desarrolladores y competiciones en el mercado de algoritmos. Aproveche la potencia de procesamiento de todos los dispositivos conectados para ejecutar algoritmos de aprendizaje automático.



  Febrero 2016  Google publicó el trabajo de investigación sobre el aprendizaje federado.

  Marzo 2016  AlphaGo venció a Lee Sedol en Go

  Marzo 2017  Generación de ideas de descentralización en aprendizaje automático.

  Abril 2017  Google publicó blog de investigación en aprendizaje federado

  Mayo 2017  Desarrollo de prueba de concepto.

  Septiembre 2017  Generación de ideas de descentralización en algoritmos.

  Diciembre 2017  Whitepaper publicado y DecentralizedML.com en línea

  Febrero 2018  Lanzamiento del prototipo DML Protocol Gen 0 (DML Algo Marketplace)

  Abril 2018  Evento de generación de token y lanzamiento del protocolo DML Gen 0 (DML Algo Marketplace) Beta

  Mayo 2018  DML Algo Marketplace en línea

  Junio ​​2018  Lanzamiento de DML Protocol Gen 1 alpha (datos privados descentralizados de aprendizaje automático en el dispositivo)  Investigación de canales estatales para aumentar la escalabilidad de DML.

  Julio de 2018  Primera competencia de DML Algo para crecer y apoyar a la comunidad de desarrolladores.  Lanzamiento de DML Protocol Gen 1 beta

  Septiembre 2018  DML Protocol Gen 1 en línea

  Diciembre de 2018  Lanzamiento de canales estatales personalizados para aumentar la escalabilidad de DML

  Q1 2019  Lanzamiento de DML Protocol Gen 2 beta (aprendizaje privado descentralizado en el dispositivo de datos privados con servicio de terceros y acceso a datos)  Investigación de soporte multi-cadena e interoperabilidad.  dieciséis  Q2 2019  DML Protocol Gen 2 en línea

  Julio de 2019  Lanzamiento del protocolo DML Gen 3 beta (aprendizaje descentralizado de datos privados en el dispositivo con servicio de terceros y acceso a datos y sensores móviles / capacidad de conexión IoT)

  Septiembre 2019  DML Protocol Gen 3 en línea

  Q4 2019  La investigación de la API de propósito general comienza para expandir el uso del mercado DML desde el aprendizaje automático hasta las aplicaciones generales

  Q1 2020  Investigación de una nueva cadena de bloques que admite la adaptación masiva de aplicaciones descentralizadas de propósito general y privacidad de datos

  Q2 2020  Lanzamiento de DML Protocol Gen 4 beta (Soporte de implementación de aplicaciones generales)

Token
DML
Precio en ICO
Desconocido
Cantidad de Tokens
Desconocido
Tokens Distribuidos
Desconocido
Inversion Aceptada
50%
Softcap
Desconocido
Hardcap
Desconocido

 

Nuestro objetivo es crear un ecosistema y un protocolo de aprendizaje automático descentralizados basados ​​en blockchain mediante: utilizar datos privados sin explotar para el aprendizaje automático mientras se protege la privacidad de los datos, conectando y aprovechando la capacidad de procesamiento inactivo de dispositivos individuales para el aprendizaje automático, fomentando la participación desde la periferia creando un una comunidad de desarrolladores y un mercado de algoritmos que promueve la innovación para construir algoritmos de aprendizaje automático que se ajustan a las utilidades prácticas, mejorando y corrigiendo los algoritmos y modelos de aprendizaje automático existentes a través de instructores de modelos de ajuste de multitudes, creando una nueva ficha de utilidad DML y aprovechando la tecnología de contrato inteligente de cadena de bloques para proporcionar una plataforma sin confianza y sin intermediarios que conecta a los contribuyentes potenciales en el aprendizaje automático desde todos los aspectos.