AI Seed Phrase Finder bruger andre metoder til at finde frøsætninger forbundet med tegnebøger, der indeholder positiv balance. Disse komplementære modeller arbejder hånd i hånd for optimale resultater; såsom at bruge generatorer til hurtigt at generere sætninger. Hvorefter denne genererede database bliver ført gennem neurale netværk, hvor maskinlæring evaluerer den for at vælge dens mest lovende sætninger - til sidst træningsmodeller, der er i stand til at forudsige kombinationer for at genvinde adgangen tilbage til Bitcoin-tegnebøger.
Under programmets drift krydser disse metoder hinanden for at opnå det ønskede resultat:
- Brug af neurale netværk. For det meste anvendes denne model i maskinlæringsalgoritmer. For eksempel hjælper neurale netværk med at skabe en model, der evaluerer sandsynligheden for, at en kombination er en "korrekt" frøsætning, der giver adgang til en cryptocurrency wallet-saldo. Normalt bruges betydelige mængder information til AI-træning. Systemet, i betragtning af de givne parametre, finder uafhængigt komplekse mønstre og afhængigheder. Derefter bruges de til at vælge de rigtige ordrækker.
- Optimeringsalgoritmer. Disse omfatter den tidligere beskrevne genetiske algoritme. Der er også optimeringsmuligheder ved hjælp af gradientnedstigning, evolutionære strategier. Alle de involverede algoritmer arbejder mod ét mål – at søge efter optimale kombinationer af ord i frøsætninger.
- Naturlig sprogbehandling. Systemet analyserer naturlige taleformer, ordbøger og kilder. Dette hjælper med at behandle tekstinformation, hvorfra frøsætninger vil blive genereret. Programmet bruger en metode til at skabe en model, der efterfølgende kan vurdere sandsynligheden for "succes" for hver kombination (f.eks. om det kan være en nøgle til at få adgang til en cryptocurrency wallet-saldo).
- Dyb læring. Metoden bruger neurale netværk til at skabe et omfattende system. Den færdige model er i stand til at analysere og forstå strukturen og semantikken af frøsætninger. Det adskiller sig fra almindelig neural netværksbaseret læring i en dybere tilgang. Systemet hjælper med at finde gyldige frøsætninger. Takket være deep learning kan programmet automatisk identificere matchende funktioner fra databasen og generere færdige resultatprognoser.
- Evolutionære strategier betragtes som en af metoderne til optimering, som bruger processen med naturlig udvælgelse. Det er en del af genetisk programmering, hvilket indebærer søgningen efter nødvendige frøsætninger ved at forbedre populationens genpulje ved hjælp af genetiske operatorer. Evolutionære strategier hjælper effektivt med at udforske rummet af mulige frøsætninger og finde de bedste kombinationer af ord.
- Analyse af ordbøger og tekster er godt kombineret med naturlig sprogbehandling. En betydelig mængde tekstinformation er indlæst i modellen: bøger, artikler, internetsider. Kunstig intelligens behandler populære ord og deres sekvenser, hvorfra frøsætninger, som brugeren brugte uafhængigt ved oprettelsen af deres bitcoin-pung, med stor sandsynlighed kan sammensættes (for eksempel en frøsætning bestående af navnene på bibelske apostle: "peter andrew james john philip bartholomew thomas matthew alphaeuthaddaeus simon judas" eller en frøsætning bestående af navnene på planeter i solsystemet: "kviksølv venus jorden mars jupiter saturn uranus neptun").
- Semantisk analyse: AI bruger naturlige sprogbehandlingsmetoder til at bestemme det semantiske forhold mellem ord og skabe modeller, der evaluerer sandsynligheden for, at visse kombinationer af ord er en frøsætning, som i det foregående eksempel.
- Social analyse: AI uploader og kontrollerer data fra sociale netværk, fora eller andre online platforme for at identificere populære emner, interesser eller brugerpræferencer. Som med andre varianter bruges en færdiglavet database til yderligere maskinlæring og udvælgelse af lovende ordkombinationer til generering af frøsætninger.
- Klyngeanalyse: Systemet opdeler information i sammenhængende klynger. Hvorfor er det nødvendigt at opdele sætninger i lighedsgrupper? Dette hjælper med at identificere mønstre og de hyppigst forekommende ordkombinationer i allerede kendte gyldige frøsætninger.
- Analyse af gamle tegnebøger med nul saldi. Programmet læser information fra databasen. Analyse af kendte Bitcoin-tegnebøger med offentligt tilgængelige data. Dette hjælper med at identificere mønstre i mnemoniske sætninger, der kan bruges til at søge efter "frøsætninger" for hidtil ukendte tegnebøger med positive saldi.
- Brug af ordbøger og databaser. Et andet element i naturlig sprogbehandling. Ordbøger og databaser, der indeholder kendte frøsætninger og deres tilhørende sekvenser, indlæses i programmet. For eksempel kan systemet kontrollere genererede kombinationer for overensstemmelse med kendte mønstre eller bruge prøver til at søge efter lignende værdier.
- Mønsteranalyse. AI analyserer færdige mønstre og regelmæssigheder i indlæste databaser. Programmet kan søge efter tilbagevendende kombinationer af ord, som ofte findes i tidligere kendte punge med saldi.
- Brug af parallel computing. Metoden er allerede beskrevet ovenfor og involverer opdeling af processen i flere dele. Beregning med samtidig indlæsning udføres af et væld af moderne "ASIC'er" og cloud-servere med GPU'er.
- Caching resultater: AI Seed Phrase Finder kan bruge caching af tidligere beregningsresultater til at fremskynde efterfølgende anmodninger. For eksempel, hvis programmet tidligere har tjekket en frøsætning og fundet ud af, at den tegnebog, det låser op, ikke har en positiv saldo, gemmes resultatet af denne kontrol i cachen. Når den samme frøsætning forespørges igen, kan programmet straks returnere det gemte resultat og omgå behovet for endnu en kontrol. (Caching nulstilles efter genstart af programmet, da der kan have været ændringer i tegnebogens saldo i det tidsrum).
- Optimering af eksekveringstid. Systemet reducerer den tid, det tager at implementere alle algoritmer. Dette gør det nemmere at søge efter frøsætninger, da udregningen er hurtigere. For eksempel kan programmet bruge effektive datastrukturer eller kompleksitetsreduktionsalgoritmer til at fremskynde processen.
- Adaptiv parameterindstilling: Programmet bruger adaptiv indstilling af algoritmeparametre under udførelse. For eksempel kan den dynamisk justere parametrene for algoritmer afhængigt af karakteristika for inputdata eller den aktuelle systemtilstand. Dette giver mulighed for at optimere programmets ydeevne og effektivitet i realtid, hvilket er afgørende for brugeren.
Disse metoder og AI-algoritmer kombineres løbende, hvilket gør AI Seed Phrase Finder unik ved at arbejde med færdige modeller, der giver den kortest mulige tidsramme til at nå brugerresultater.
I sit hjerte er dette program en effektiv kombination af kunstig intelligens (AI) algoritmer og metoder med cloud-servere udstyret med GPU'er for at generere gyldige mnemoniske sætninger, der hurtigt låser Bitcoin-punge op.
