論文の概要: Analysis of Models for Decentralized and Collaborative AI on Blockchain
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.06756v2
- Date: Tue, 22 Sep 2020 03:14:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-18 12:27:10.031528
- Title: Analysis of Models for Decentralized and Collaborative AI on Blockchain
- Title（参考訳）: ブロックチェーンにおける分散型協調型AIモデルの解析
- Authors: Justin D. Harris
- Abstract要約: 本稿では,自己評価のインセンティブメカニズムを用いる際のベストプラクティスを提案するために,いくつかのモデルと構成を用いて評価する。
モデルがパブリックブロックチェーン上でスマートコントラクトでホストされている場合、データセット毎にいくつかの要因を比較します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Machine learning has recently enabled large advances in artificial
intelligence, but these results can be highly centralized. The large datasets
required are generally proprietary; predictions are often sold on a per-query
basis; and published models can quickly become out of date without effort to
acquire more data and maintain them. Published proposals to provide models and
data for free for certain tasks include Microsoft Research's Decentralized and
Collaborative AI on Blockchain. The framework allows participants to
collaboratively build a dataset and use smart contracts to share a continuously
updated model on a public blockchain. The initial proposal gave an overview of
the framework omitting many details of the models used and the incentive
mechanisms in real world scenarios. In this work, we evaluate the use of
several models and configurations in order to propose best practices when using
the Self-Assessment incentive mechanism so that models can remain accurate and
well-intended participants that submit correct data have the chance to profit.
We have analyzed simulations for each of three models: Perceptron, Na\"ive
Bayes, and a Nearest Centroid Classifier, with three different datasets:
predicting a sport with user activity from Endomondo, sentiment analysis on
movie reviews from IMDB, and determining if a news article is fake. We compare
several factors for each dataset when models are hosted in smart contracts on a
public blockchain: their accuracy over time, balances of a good and bad user,
and transaction costs (or gas) for deploying, updating, collecting refunds, and
collecting rewards. A free and open source implementation for the Ethereum
blockchain and simulations written in Python is provided at
https://github.com/microsoft/0xDeCA10B. This version has updated gas costs
using newer optimizations written after the original publication.
- Abstract（参考訳）: 機械学習は近年、人工知能の大きな進歩を可能にしているが、これらの結果は高度に集中できる。
必要な大規模なデータセットは一般的にプロプライエタリであり、予測はクエリ毎に販売されることが多い。
Microsoft ResearchのDecentralized and Collaborative AI on Blockchainなど、特定のタスクのためにモデルとデータを無償で提供する提案が公開されている。
このフレームワークにより、参加者はデータセットを共同で構築し、スマートコントラクトを使用して、パブリックブロックチェーン上で継続的に更新されたモデルを共有することができる。
最初の提案は、実世界のシナリオで使用されるモデルとインセンティブメカニズムの多くの詳細を省略したフレームワークの概要を提供した。
本研究では,自己評価インセンティブ(自己評価インセンティブ,自己評価インセンティブ,自己評価インセンティブ,自己評価インセンティブ)を用いて,正しいデータを提出する参加者が利益を得る機会を得られるように,複数のモデルと構成を用いてベストプラクティスを提案する。
パーセプトロン,Na\"ive Bayes,Nearest Centroid Classifierの3つのモデルについて,エンドモンドからのユーザアクティビティによるスポーツの予測,IMDBからの映画レビューに対する感情分析,ニュース記事が偽であるかどうかの3つのデータセットを用いてシミュレーションを行った。
モデルがパブリックブロックチェーン上でスマートコントラクトでホストされている場合、データセット毎に、その正確さ、良質なユーザと悪質なユーザのバランス、デプロイ、更新、返金、報酬収集のためのトランザクションコスト(あるいはガス)など、いくつかの要因を比較します。
Pythonで書かれたEthereumブロックチェーンとシミュレーションのオープンソース実装はhttps://github.com/microsoft/0xDeCA10Bで公開されている。
このバージョンは、オリジナルの出版後に書かれた新しい最適化を使用して、ガスコストを更新した。
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