Müsbət balansı ehtiva edən Bitcoin cüzdanları ilə əlaqəli toxum ifadələri yaratmaq üçün AI Seed Phrase Finder proqramında istifadə olunan digər üsullar da var. Bu üsullar birləşdirilir və ən yaxşı nəticə əldə etmək üçün əsas modelləri tamamlayır. Məsələn, AI Seed Phrase Finder proqramı yeni toxum ifadələri yaratmaq üçün generatordan istifadə edə bilər. Sonra yaradılan verilənlər bazası neyron şəbəkəyə yüklənir. Maşın öyrənməsindən istifadə edərək, proqram nəticələri qiymətləndirir və ən yaxşı ifadələri seçir. Nəticədə, təlim keçmiş model Bitcoin cüzdanlarına yenidən giriş əldə etmək üçün uyğun birləşmələri proqnozlaşdırmağa qadir olur.
Proqramın işləməsi zamanı bu üsullar istənilən nəticəni əldə etmək üçün bir-biri ilə kəsişir:
- Neyron şəbəkələrdən istifadə. Əsasən bu model maşın öyrənmə alqoritmlərində tətbiq olunur. Məsələn, neyron şəbəkələri kriptovalyuta pul kisəsi balansına giriş imkanı verən birləşmənin "düzgün" toxum ifadəsi olma ehtimalını qiymətləndirən bir model yaratmağa kömək edir. Adətən, AI təlimi üçün əhəmiyyətli miqdarda məlumat istifadə olunur. Sistem verilmiş parametrləri nəzərə alaraq müstəqil olaraq mürəkkəb qanunauyğunluqları və asılılıqları tapır. Sonra düzgün söz ardıcıllığını seçmək üçün istifadə olunur.
- Optimallaşdırma alqoritmləri. Bunlara əvvəllər təsvir edilmiş genetik alqoritm daxildir. Qradiyent enmə, təkamül strategiyalarından istifadə edərək optimallaşdırma variantları da var. İştirak edən bütün alqoritmlər bir məqsədə doğru işləyir - toxum ifadələrində sözlərin optimal birləşmələrini axtarmaq.
- Təbii Dil Emalı. Sistem təbii nitq formalarını, lüğətləri və mənbələri təhlil edir. Bu, əsas ifadələrin yaradılacağı mətn məlumatını emal etməyə kömək edir. Proqram, sonradan hər bir kombinasiya üçün “uğur” ehtimallarını qiymətləndirə bilən bir model yaratmaq üçün metodologiyadan istifadə edir (məsələn, kriptovalyuta pul kisəsi balansına daxil olmaq üçün açar ola bilərmi).
- Dərin Öyrənmə. Metodologiya hərtərəfli sistem yaratmaq üçün neyron şəbəkələrdən istifadə edir. Hazır model toxum ifadələrinin strukturunu və semantikasını təhlil etmək və anlamaq qabiliyyətinə malikdir. O, adi neyron şəbəkəsi əsaslı öyrənmədən daha dərin yanaşma ilə fərqlənir. Sistem etibarlı toxum ifadələrini tapmağa kömək edir. Dərin öyrənmə sayəsində proqram avtomatik olaraq verilənlər bazasından uyğun xüsusiyyətləri müəyyən edə və hazır nəticə proqnozları yarada bilər.
- Təkamül strategiyaları təbii seçmə prosesindən istifadə edən optimallaşdırma üsullarından biri hesab olunur. Genetik proqramlaşdırmanın bir hissəsidir, genetik operatorlardan istifadə edərək əhalinin genofondunu yaxşılaşdırmaqla lazımi toxum ifadələrinin axtarışını nəzərdə tutur. Təkamül strategiyaları mümkün toxum ifadələrinin məkanını səmərəli şəkildə araşdırmağa və sözlərin ən yaxşı birləşmələrini tapmağa kömək edir.
- Lüğətlərin və mətnlərin təhlili təbii dil emalı ilə yaxşı birləşir. Modelə əhəmiyyətli miqdarda mətn məlumatı yüklənir: kitablar, məqalələr, internet səhifələri. Süni intellekt populyar sözləri və onların ardıcıllığını emal edir, onlardan istifadəçinin öz bitkoin pul kisəsini yaratarkən müstəqil istifadə etdiyi toxum ifadələri böyük ehtimalla tərtib edilə bilər (məsələn, bibliya həvarilərinin adlarından ibarət toxum ifadəsi: “Piter Endryu. james john philip bartholomew thomas matthew alphaeuthaddaeus simon judas” və ya günəş sistemindəki planetlərin adlarından ibarət toxum ifadəsi: “civə venerası yer mars yupiter saturn uran neptun”).
- Semantik təhlil: Süni intellekt sözlər arasındakı semantik əlaqəni müəyyən etmək və əvvəlki nümunədə olduğu kimi sözlərin müəyyən birləşmələrinin toxum ifadəsi olma ehtimalını qiymətləndirən modellər yaratmaq üçün təbii dil emal üsullarından istifadə edir.
- Sosial təhlil: AI populyar mövzuları, maraqları və ya istifadəçi seçimlərini müəyyən etmək üçün sosial şəbəkələrdən, forumlardan və ya digər onlayn platformalardan məlumatları yükləyir və yoxlayır. Digər varyasyonlarda olduğu kimi, hazır verilənlər bazası əlavə maşın öyrənməsi və toxum ifadəsi yaratmaq üçün perspektivli söz birləşmələrinin seçilməsi üçün istifadə olunur.
- Klaster təhlili: Sistem məlumatı birləşmiş klasterlərə bölür. Niyə ifadələri oxşarlıq qruplarına bölmək lazımdır? Bu, artıq məlum olan etibarlı əsas ifadələrdə nümunələri və ən çox rast gəlinən söz birləşmələrini müəyyən etməyə kömək edir.
- Sıfır balansı olan köhnə cüzdanların təhlili. Proqram verilənlər bazasından məlumatları oxuyur. Məlum Bitcoin cüzdanlarının ictimaiyyətə açıq məlumatları ilə təhlili. Bu, müsbət qalıqları olan əvvəllər naməlum cüzdanlar üçün "toxum ifadələri" axtarmaq üçün istifadə edilə bilən mnemonik ifadələrdə nümunələri müəyyən etməyə kömək edir.
- Lüğətlərdən və verilənlər bazalarından istifadə. Təbii dil emalının başqa bir elementi. Məlum toxum ifadələri və onlarla əlaqəli ardıcıllıqları ehtiva edən lüğətlər və verilənlər bazası proqrama yüklənir. Məsələn, sistem yaradılan kombinasiyaların məlum nümunələrə uyğunluğunu yoxlaya və ya oxşar dəyərləri axtarmaq üçün nümunələrdən istifadə edə bilər.
- Nümunə təhlili. Süni intellekt yüklənmiş verilənlər bazalarında hazır nümunələri və qanunauyğunluqları təhlil edir. Proqram əvvəllər məlum olan cüzdanlarda tez-tez rast gəlinən təkrarlanan söz birləşmələrini axtara bilər.
- Paralel hesablamalardan istifadə. Metodologiya artıq yuxarıda təsvir edilmişdir və prosesin bir neçə hissəyə bölünməsini nəzərdə tutur. Eyni vaxtda yükləmə ilə hesablama çoxlu sayda müasir “ASIC” və GPU-lu bulud serverləri tərəfindən həyata keçirilir.
- Nəticələrin keşləşdirilməsi: AI Seed Phrase Finder sonrakı sorğuları sürətləndirmək üçün əvvəlki hesablama nəticələrinin keşləşdirilməsindən istifadə edə bilər. Məsələn, proqram əvvəllər əsas ifadəni yoxlayıbsa və onun açdığı pul kisəsinin müsbət balansının olmadığını aşkar edibsə, bu yoxlamanın nəticəsi keşdə saxlanılır. Eyni toxum ifadəsi yenidən sorğulandıqda, proqram başqa bir yoxlama ehtiyacından yan keçərək dərhal saxlanmış nəticəni qaytara bilər. (Proqram yenidən başladıqdan sonra keşləmə sıfırlanır, çünki həmin müddət ərzində pul kisəsi balansında dəyişikliklər ola bilər).
- İcra vaxtının optimallaşdırılması. Sistem bütün alqoritmləri həyata keçirmək üçün tələb olunan vaxtı azaldır. Bu, hesablama daha sürətli olduğu üçün toxum ifadələrini axtarmağı asanlaşdırır. Məsələn, proqram prosesi sürətləndirmək üçün səmərəli məlumat strukturlarından və ya mürəkkəbliyin azaldılması alqoritmlərindən istifadə edə bilər.
- Adaptiv parametrlərin sazlanması: Proqram icra zamanı alqoritm parametrlərinin adaptiv sazlanmasından istifadə edir. Məsələn, giriş məlumatlarının xüsusiyyətlərindən və ya cari sistemin vəziyyətindən asılı olaraq alqoritmlərin parametrlərini dinamik şəkildə tənzimləyə bilər. Bu, real vaxt rejimində proqramın performansını və səmərəliliyini optimallaşdırmağa imkan verir ki, bu da istifadəçi üçün çox vacibdir.
Bu üsullar və AI alqoritmləri daim birləşdirilir, buna görə də AI Seed Phrase Finder proqramı çevik olan və gözlənilən istifadəçi nəticəsini ən qısa müddətdə əldə etməyə imkan verən hazır modellərlə işləmək qabiliyyətinə görə unikaldır. vaxt.
Sonda təsvir edilən proqram, Bitcoin cüzdanlarına giriş imkanı verən etibarlı mnemonik ifadələrin yaradılmasında maksimum sürətə nail olmaq üçün AI alqoritmlərini və metodlarını bulud serverlərinin dəstəyi ilə GPU-larla birləşdirən güclü vasitədir.
