AI Seed Phrase Finder proqramında ilk addım toxum ifadələrinin yaradılması prosesini optimallaşdırmaqdır. Lüğətdəki bütün mümkün sözlərin birləşmələrini sadalamaq əvəzinə, proqram etibarlı mnemonik ifadədən ibarət olması lazım olan sözlərin ən çox ehtimal olunan birləşmələrini proqnozlaşdıran AI modelindən istifadə edir. Model, “klassik Brute Force metodu”ndan istifadə edərkən istifadəçi tərəfindən yoxlanılmalı olan birləşmələrin sayını azaldan məlum toxum ifadələri və Bitcoin cüzdanları arasında öyrənilmiş asılılıqlara əsaslanır.
Bundan əlavə, AI Seed Phrase Finder prosesi sürətləndirmək üçün paralel məlumat emalından istifadə edir: tapşırıq müxtəlif serverlərdə eyni vaxtda işlənən bir neçə hissəyə bölünür. Bu, tapşırığın icra müddətini əhəmiyyətli dərəcədə azaldır və proqramın səmərəliliyini xeyli artırır.
Süni intellekt modelinin optimallaşdırılması AI Seed Phrase Finder proqramının alqoritmində daha bir mühüm addımdır, çünki AI sürətini və səmərəliliyini artırmaq üçün modelin parametrlərini optimallaşdırır. Bəzi hallarda proqram məlumatların işlənməsi prosesini sürətləndirmək üçün daha yüngül modellərdən istifadə etməli və digər optimallaşdırma üsullarını tətbiq etməlidir. Bu, həmin məqalənin sonrakı hissəsində daha ətraflı təsvir edilmişdir.
AI Seed Phrase Finder əvvəlcədən öyrədilmiş modellərdən istifadə edərək modeli sıfırdan hazırlamaq üçün vaxta və hesablama resurslarına qənaət edir. Əvvəlcədən öyrədilmiş modellər artıq böyük həcmli məlumatlara öyrədilmişdir ki, bu da əsas söz birləşmələrində düzgün söz birləşmələrinin proqnozlaşdırılmasında yüksək dəqiqliyi təmin edir və proqramın iş prosesini sürətləndirir.
AI Seed Phrase Finder-in əsas xüsusiyyətlərindən biri müxtəlif maşın öyrənmə alqoritmləri və metodlarından istifadə etməkdir. Məsələn, proqram zəruri hallarda genetik alqoritmlərdən istifadə edərək mümkün söz birləşmələrinin məkanını səmərəli şəkildə tədqiq edə və ən uyğun variantları seçə bilər. Bu, ən qısa müddətdə optimal nəticələr əldə etməyə imkan verir.
Paylanmış hesablamalar və çoxsaylı serverlərdə tapşırıqların icrası üçün AI Seed Phrase Finder Apache Spark və TensorFlow kimi güclü çərçivələrdən istifadə edir. Bu, tapşırıqların bir neçə hissəyə bölünməsinə və eyni vaxtda birdən çox serverdə yerinə yetirilməsinə imkan verir ki, bu da proqramın işini əhəmiyyətli dərəcədə artırır.
AI Seed Phrase Finder layihəsinin mühüm komponenti hesablamaları sürətləndirmək üçün qrafik emal bölmələri (GPU) ilə xüsusi avadanlıqdan istifadə etməkdir. Bu prosessorlar yüksək hesablama gücünə və paralel hesablamaları emal etmək üçün böyük potensiala malikdir. Bu, proqrama böyük həcmli məlumatları tez təhlil etmək və emal etmək imkanı verir, pul kisəsi ünvanları üçün əsas ifadələrin yaradılması, axtarışı və təsdiqi kimi tapşırıqların yerinə yetirilməsi üçün tələb olunan vaxtı azaldır.
Bulud serverlərindən istifadə, AI Seed Phrase Finder proqramının İnternetdə tapıla bilən və yalnız istifadəçinin fərdi kompüterində işləyən hər hansı oxşar proqramdan mütləq üstünlüyünün başqa bir vacib cəhətidir (əlavə avadanlıqdan istifadə etmədən istifadəçi həftələr və hətta aylar sərf edə bilər. real BTC cüzdanları üçün istədiyiniz toxum ifadələrini axtarırsınız). Bulud serverləri resursların çevikliyini və miqyasını təmin edir ki, bu da böyük həcmdə verilənlərin emal edilməsi üçün hesablama gücündən səmərəli istifadə etməyə imkan verir. Nəticədə, proqram paralel məlumatların emalı üçün çox sayda serverdən istifadə edir ki, bu da istifadəçinin müəyyən etdiyi axtarış meyarlarına əsaslanaraq düzgün toxum ifadəsini tapmaqda maksimum sürətə gətirib çıxarır (bu, ilk növbədə Hədəf axtarış rejimində proqramın işləməsini təmin etmək üçün lazımdır) ).
AI Seed Phrase Finder riyazi alqoritmləri və süni intellekt üsullarını, o cümlədən xüsusi avadanlığı, o cümlədən GPU ilə bulud serverlərini birləşdirən güclü alətdir, eyni vaxtda çoxsaylı sorğulardan istifadə edərək etibarlılıq və müsbət balans üçün toxum ifadələrinin axtarışı və yoxlanmasının maksimum səmərəliliyinə və yüksək sürətinə nail olmaq üçün müxtəlif serverlərdən blockchain-ə.
Bu proqram sizə rəqəmsal aktivlərinizə itirilmiş girişi tez bir zamanda bərpa etməyə imkan verir, hətta toxum ifadəsinin yalnız bir hissəsini bilsəniz (məsələn, bütün toxum ifadəsinin yazıldığı kağızın yalnız yarısı varsa və ya mnemonik fraza mətni zədələnib və heç bir şəkildə müəyyən edilə bilməz).
Proqramın iş sxemini sadələşdirilmiş başa düşmək üçün əsas şərtləri vurğulamağa dəyər:
- Alqoritm - buna icrası gözlənilən nəticənin əldə edilməsinə səbəb olan aydın hərəkətlər ardıcıllığı deyilir. Sadə dillə desək, bu, verilmiş tapşırığı yerinə yetirmək üçün mexanizmləri ehtiva edən proqram üçün təlimatlar toplusudur. Bu termin informatika və kompüter proqramlarında geniş istifadə olunur;
- Metodologiya - müəyyən bir problemi həll etmək və ya müəyyən bir məqsədə çatmaq üçün görülməli olan tədbirlər toplusudur.
Onu da qeyd etmək lazımdır ki, kriptovalyuta pul kisələrində saxlanmır. Bütün məlumatlar blokçeynində qeyd olunur. Pul kisəsinə giriş itirilsə belə, vəsaitlərin istifadə oluna biləcəyi məlumatlar hələ də paylaşılan rəqəmsal zəncirdə saxlanılacaq və rəqəmsal aktivlər üzərində nəzarət əsas ifadədən istifadə etməklə əldə edilə bilər.
Buradan "toxum ifadəsi" termini gəlir. Bu, pul kisəsinə girişi bərpa etmək üçün istifadə olunan simvolların birləşməsidir. Söhbət özəl açarı açan 12 sözdən ibarət dəstdən gedir. Təxmin etmək üçün 2048 ingilis sözünün siyahısı istifadə olunur, bunlar Bitcoin Təkmilləşdirmə Təklifi 3 sənədində verilmişdir (BIP39 standartı – daha sonra onunla işləmək haqqında). Bu format bütün məşhur kriptovalyuta cüzdanlarında, o cümlədən bitcoin pul kisələrində istifadə olunur, məsələn Electrum.
Cüzdanı qeydiyyatdan keçirərkən istifadəçinin cihazında toxum ifadəsi yaradılır. Kriptovalyuta cüzdanının bütün ömrü boyu dəyişməz qalır. Eyni zamanda, BIP39 lüğətindəki sözlər ümumi köklə bağlanmır və ilk 4 simvolla əlaqəli deyil. Buna görə də, onları təxmin etmək və ya təxmin etmək şansı əhəmiyyətli dərəcədə azalır.
Mnemonik ifadə sadəcə təsadüfi sözlər toplusu deyil. Giriş əldə etmək üçün bütün sözləri müəyyən bir ardıcıllıqla – ilkin yaradıldığı ardıcıllıqla daxil etməlisiniz. AI Seed Phrase Finder proqramı istifadəçilərin itirilmiş cüzdanlarına girişi açaraq bu toxum ifadələrinin kompleks seçimini həyata keçirir. Mexanizm nəticə əldə etmək üçün bütün mövcud müasir resurslardan istifadə etməyə imkan verən mürəkkəb alqoritm və metodlardan istifadə edir.
AI Seed Phrase Finder proqramının əsas iş alqoritmi
AI Seed Phrase Finder-in iş alqoritmi süni intellektdən istifadə edərək mnemonik ifadələr yaratmaq və sıfır balansla pul kisələrini süzmək üçün müxtəlif üsulların istifadəsini nəzərdə tutur. Proqramın bəzi xüsusiyyətlərini vurğulamaq lazımdır:
- Toxumlu söz birləşməsinin optimallaşdırılması. Lüğətdəki sözlərin bütün mümkün birləşmələrini təkrarlamaq əvəzinə, proqram ən çox ehtimal olunan ardıcıllıqları proqnozlaşdıran AI modelindən istifadə edir. Toxum ifadələri və bitcoin cüzdanları arasında məlum asılılıqları öyrənir. Bu, təkrarlanan birləşmələrin sayını azaltmağa imkan verir.
- Paralel emal. Tapşırıq müxtəlif serverlərdə eyni vaxtda işlənən bir neçə hissəyə bölünür. Bu, resursları optimallaşdırmağa və “istifadəçi tərəfindən tələb olunan” əsas ifadələri daha tez tapmağa imkan verir.
- Süni intellektin optimallaşdırılması. Proqram, tapşırığın parametrlərini nəzərə alaraq istifadə olunan modeli tənzimləyir. Mürəkkəblik səviyyəsindən asılı olaraq, sadələşdirilmiş hesablamalar və əlavə məlumatların işlənməsi üsullarından istifadə edilə bilər.
- Bu unikal proqram əvvəlcədən öyrədilmiş modellərdən istifadə edir. Bu, məlumatların emalı üçün tələb olunan vaxtı azaltmağa və artıq sınaqdan keçirilmiş AI modelləri əsasında toxum ifadələrinin yaradılması prosesini sürətləndirməyə imkan verir.
- Yüksək sürət performansını təmin etmək üçün AI Seed Phrase Finder proqramı mərkəzi prosessorlardan (CPU) fərqli olaraq daha böyük gücə çıxışı təmin edən və paralel hesablamaları səmərəli şəkildə yerinə yetirə bilən qrafik emal vahidləri (GPU) ilə uzaq serverlərdən istifadə edir.
- Bu proqram təminatının server hissəsi paylanmış sistemlər Apache Hadoop və Apache Spark) birləşdirir. Bu, hesablama yükünü bölməklə, eyni vaxtda bir neçə qovşaqda ifadələrin sadalanmasının həyata keçirilməsinə imkan verir.
- Bulud serverlərindən istifadə. Bu, sistemin çevikliyini və miqyasını təmin edir. Proqram lazım olduqda paralel verilənlərin emalı üçün bir neçə serverdən istifadə edə bilər (xüsusilə Hədəf axtarış rejimində sürətli performans üçün vacibdir).
İnnovativ yanaşmalar və süni intellektdən istifadə edərək, AI Seed Phrase Finder proqramı toxum ifadələrinin yaradılması və təsdiqlənməsi prosesini sürətləndirir. Bu texnologiyanın tətbiqi daha çox hesablama dəqiqliyini təmin etməklə daha az vaxt tələb edir. Proqram, maksimum səmərəlilik üçün tapşırığı mərhələlərə bölməklə, inqilabi bir alqoritm üzərində işləyir. Köhnəlmiş alqoritmlərlə yaradılmış adi proqram AI Seed Phrase Finder proqramı ilə eyni nəticələri təmin edə bilməz. Mnemonik ifadələrin yaradılmasının mürəkkəbliyini nəzərə alsaq, onları İnternetdə artıq geniş yayılmış proqramlardan istifadə edərək adi fərdi kompüterdə öz-özünə öyrənmə modeli olmadan tapmaq praktiki olaraq mümkün deyil.
"Müsbət" qalıqları olan cüzdanlar üçün toxum ifadələrini tapmaq üçün AI Seed Phrase Finder proqramı ilə məlumatların işlənməsinin əsas üsulları.
Toxum ifadələrini, şəxsi və açıq açarları tapmaq üçün AI Seed Phrase Finder proqramı istifadəçinin iştirakı olmadan mürəkkəb avtomatik hesablamaları uğurla yerinə yetirən süni intellekt texnologiyalarına əsaslanan müxtəlif üsullardan istifadə edir, məsələn:
- Genetik alqoritmlər;
- Maşın öyrənməsi;
- Genetik proqramlaşdırma.
Hesablama prosesində tətbiq olunan köməkçi texnikaların geniş siyahısı da var. Aydınlıq üçün onların hamısı aşağıda təsvir edilmişdir. Proqram tapşırığın mürəkkəbliyinə və xüsusi parametrlərə və axtarış şərtlərinə əsaslanan müxtəlif üsulları birləşdirir və birləşdirir.
Genetik alqoritm evristik optimallaşdırma üsuludur. O, təbii seçmə və əhalinin təkamülü prinsiplərinə əsaslanır. Genetik alqoritmlərin istifadəsi toxum ifadələrinin təsadüfi birləşmələrini yaratmağa, onların keyfiyyətini əvvəlcədən müəyyən edilmiş meyarlar əsasında qiymətləndirməyə və potensial sıfır olmayan qalıqlarla Bitcoin cüzdanlarına girişi bərpa etmək üçün mnemonic ifadələrin daha çox seçilməsi üçün əhalini səmərəli şəkildə təkrarlamağa imkan verir. Bu metodun iş prosesi belə görünür:
- Sözlərin müəyyən birləşmələrini təmsil edən “toxum ifadələrinin təsadüfi populyasiyası” yaradılır. Bu birləşmələrə genotiplər deyilir. Sonra hər bir genotip cüzdanda müsbət balansın olması kimi bir meyar əsasında qiymətləndirilir.
- Növbəti mərhələdə onların qiymətləndirmələri əsasında ən yaxşı genotiplər seçilir. Bu, daha yüksək reytinqli genotiplərə üstünlük verən "seçmə operatorları"ndan istifadə etməklə həyata keçirilir.
- Sonra krossover əməliyyatı gəlir, burada seçilmiş genotiplər yeni nəsil genotiplər yaratmaq üçün birləşdirilir. Bu prosesdə genotiplər arasında genetik məlumat mübadiləsi baş verir ki, bu da toxum birləşmələrinin yeni birləşmələrini əldə etməyə imkan verir. Krossoverdən sonra yeni nəslin genotiplərində bəzi genləri təsadüfi olaraq dəyişdirən "mutasiya" əməliyyatı baş verir. Bu, müxtəlifliyi təqdim etməyə və mnemonik ifadələrin daha mümkün birləşmələrini araşdırmağa kömək edir.
Mutasiya və krossover prosesi bir neçə dəfə təkrarlanır, yeni nəsil genotiplər yaradır. Hər nəsil qiymətləndirilir və ən yaxşı genotiplər növbəti nəslə ötürülür. AI alqoritmi müəyyən edilmiş dayanma şərtləri yerinə yetirilənə qədər hesablamalarını davam etdirir. Bu, müəyyən sayda söz birləşmələrini tapmaq üçün lazımdır. Genetik alqoritm, "sıfır olmayan qalıqlarla" "perspektivli" cüzdanlara girişi "açan" etibarlı toxum ifadələri əldə etməyə imkan verir.
Proqram tərəfindən toxum ifadələrinin yaradılması prosesində işləyən genetik alqoritmin nümunəsi:
- Tutaq ki, serverdə BIP-100 lüğətindəki sözlərdən birləşdirilmiş 39 milyon təsadüfi yaradılmış toxum ifadələrindən ibarət verilənlər bazası populyasiyası yaradılıb. Proqram müsbət balansla Bitcoin cüzdanına çıxışı açan sözlər ardıcıllığını tapmalıdır.
- Hesablamanın birinci mərhələsində bu verilənlər bazasından hər bir ifadə müəyyən edilmiş meyara uyğun olaraq qiymətləndirilir: yəni 12 sözün birləşməsinin girişi təmin etdiyi pul kisəsinin balansı. Pul kisəsi balansının mümkün dəyərləri yalnız "müsbət" və ya "sıfır" ola bilər.
- Sonra alqoritm keçid üçün müsbət qalıqları olan "ən yaxşı" mnemonik ifadələri seçir. Məsələn, iki ən yaxşı toxum ifadəsini götürək və genotiplərin hissələrini dəyişdirərək onları keçək.
Keçdikdən sonra mutasiya əməliyyatı baş verir, burada yeni genotiplərdə bəzi genlər təsadüfi olaraq dəyişdirilir. Məsələn, toxum ifadələrindən biri təsadüfi olaraq bir təsadüfi sözü digəri ilə əvəz edə bilər. Beləliklə, proqram pul kisəsinin balansı əsasında süni intellekt alqoritmləri ilə qiymətləndirilir yeni nəsil mnemonic ifadələr yaradır. Ən yaxşı mnemonik ifadələr sonrakı nəslə ötürülür və proses yenidən təkrarlanır. Proqram modulunun işə salınmasından bəri başlanğıc nöqtəsi mnemonic ifadələrin yeni populyasiyasını sınamaq üçün genetik alqoritm tərəfindən seçilmiş təzə toxum frazaları toplusunun təsdiqlənməsidir.
AI Seed Phrase Finder Proqramında Maşın Öyrənmə Metodlarının Rolu
Neyron şəbəkələri və ya gücləndirici öyrənmə alqoritmləri kimi maşın öyrənmə üsulları, mövcud məlumatlar əsasında "düzgün toxum ifadələrini proqnozlaşdıra" bilən modellər yaratmaq üçün istifadə olunur.
Modelin öyrədilməsi prosesi məlum etibarlı mnemonik ifadələri və onların müvafiq pul kisəsi qalıqlarını ehtiva edən verilənlər toplusu ilə başlayır. Bu məlumatlar təlim və sınaq dəstlərinə bölünür.
Neyron şəbəkəsi əsas sözlər kimi daxilolma məlumatlarını götürən və proqnoz (ehtimal ki, pul kisəsi balansı) çıxaran neyron təbəqələrindən istifadə etməklə yaradılır. Qatlardakı neyronlar, hər bir neyronun növbəti təbəqəyə təsir dərəcəsini təyin edən “çəkilər”lə bağlanır.
Təlim prosesi zamanı “neyron şəbəkəsinin çəkiləri” proqnozlaşdırma xətasını minimuma endirəcək şəkildə tənzimlənir. Bu, proqnozlaşdırılan və faktiki dəyərlər arasındakı fərqi ölçən itki funksiyasını optimallaşdırmaqla əldə edilir.
Model təlimi başa çatdıqdan sonra, yeni əsas ifadələrə əsaslanaraq, sıfır olmayan pul kisəsi qalıqlarını proqnozlaşdırmaq üçün istifadə edilə bilər. Məsələn, yeni bir mnemonik ifadə yaratmışıqsa, belə bir model pul kisəsinin ehtimal olunan müsbət balansını proqnozlaşdıra bilər.
Misal: Tutaq ki, bizdə əsas ifadələrdən və onlara uyğun pul kisəsi qalıqlarından ibarət məlumat dəsti var. Biz bu məlumatları təlim dəstinə (məlumatların 80%-i) və test dəstinə (məlumatların 20%-i) böldük.
Çox qatlı neyronlardan ibarət neyron şəbəkəsi yaradırıq. Giriş təbəqəsi əsas ifadə sözlərini qəbul edir, gizli təbəqələr bu məlumatları emal edir və çıxış təbəqəsi cüzdan balansının sıfırdan çox olacağını proqnozlaşdırır.
Sonra biz təlim məlumat dəstini giriş kimi qidalandırmaq və proqnozlaşdırma xətasını minimuma endirmək üçün neyron şəbəkənin çəkilərini tənzimləməklə modeli öyrədirik. Stokastik gradient enişi kimi optimallaşdırma metodundan istifadə edərək bu prosesi bir neçə dəfə təkrarlayırıq.
Model təlimini tamamladıqdan sonra onun düzgünlüyünü test verilənlər bazasında yoxlayırıq. Test məlumat dəstini modelə giriş kimi təqdim edirik və proqnozlaşdırılan qalıqları faktiki dəyərlərlə müqayisə edirik. Məsələn, model bir toxum ifadəsi üçün ehtimal olunan "müsbət" pul kisəsi balansını proqnozlaşdırır və onu Bitcoin cüzdanındakı faktiki balansla müqayisə edir.
AI Seed Phrase Finder proqramında Genetik Proqramlaşdırmanın tətbiqi
Genetik proqramlaşdırma, yeni toxum ifadələri yarada bilən AI generator modul proqramlarını təkmilləşdirmək üçün genetik alqoritmlərdən istifadə edən bir üsuldur. Bu üsul, əl ilə tənzimləmə olmadan mövcud toxum ifadələrini avtomatik olaraq yaratmağa və təkmilləşdirməyə imkan verir.
Genetik proqramlaşdırma prosesi toxum ifadələri yarada bilən proqramların təsadüfi populyasiyasının yaradılması ilə başlayır. Proqramlar ağaclar kimi təqdim olunur, burada hər bir node bir əməliyyat və ya funksiyanı təmsil edir.
Sonra, hər bir proqram əvvəlcədən müəyyən edilmiş meyar əsasında qiymətləndirilir, məsələn, cüzdan balansında sıfırdan çox balansın yoxlanılması. Müsbət qalıqlarla toxum ifadələri yaradan proqram daha yüksək bal alır.
Sonra krossover əməliyyatı baş verir, burada seçilmiş proqramlar ağaclarının hissələrini mübadilə etməklə birləşdirilir. Məsələn, bir proqram öz mnemonik ifadə yaratmaq funksiyasını digər proqrama ötürə bilər.
Krossoverdən sonra mutasiya əməliyyatı baş verir, burada yeni proqramlardakı ağacların bəzi hissələri təsadüfi dəyişdirilir. Məsələn, proqramlardan biri öz ağacına təsadüfi olaraq yeni əməliyyat əlavə edə bilər.