BTC વૉલેટ માટે નેમોનિક શબ્દસમૂહો શોધવાની પ્રક્રિયા કેવી રીતે કાર્ય કરે છે AI Seed Phrase Finder

AI Seed Phrase Finderનું પ્રથમ કાર્ય બીજ શબ્દસમૂહો બનાવવાની પ્રક્રિયાને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવાનું છે. શબ્દકોશમાંથી દરેક સંભવિત સંયોજનને સંપૂર્ણ રીતે સૂચિબદ્ધ કરવાને બદલે, આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ મોડલ આગાહી કરે છે કે બિટકોઇન વૉલેટ્સ માટે કયા સંયોજનો મોટા ભાગે માન્ય નેમોનિક શબ્દસમૂહો બનાવે છે જે જાણીતા સીડ શબ્દસમૂહો અને વૉલેટ્સ વચ્ચે અવલોકન કરાયેલ અવલંબન પર આધારિત છે - વપરાશકર્તાને દરેક સંયોજનને વ્યક્તિગત રીતે તપાસવાનું કાર્ય બચાવે છે. "ક્લાસિક બ્રુટ ફોર્સ પદ્ધતિઓ" નો ઉપયોગ કરતી વખતે.

AI Seed Phrase Finder ઝડપી પરિણામો માટે સમાંતર ડેટા પ્રોસેસિંગનો ઉપયોગ કરે છે: દરેક કાર્યને બહુવિધ ભાગોમાં વિભાજિત કરવામાં આવે છે જે વિવિધ સર્વર્સ પર એકસાથે પ્રક્રિયા કરવામાં આવે છે - કાર્યના અમલીકરણનો સમય ઘણો ઓછો કરે છે અને પ્રોગ્રામની અસરકારકતામાં વધારો કરે છે.

આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ મોડલને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવું એ અન્ય આવશ્યક તત્વ છે AI Seed Phrase Finder પ્રોગ્રામનું અલ્ગોરિધમ, ઝડપ અને કાર્યક્ષમતા વધારવા માટે AI ઑપ્ટિમાઇઝિંગ મોડલ પરિમાણો સાથે. જ્યારે લાગુ પડે, ત્યારે ઝડપી ડેટા પ્રોસેસિંગ પ્રક્રિયાઓ માટે હળવા મોડલ અથવા ઑપ્ટિમાઇઝેશન વ્યૂહરચનાઓનો ઉપયોગ કરવાની જરૂર પડી શકે છે - આ વિગતો આ લેખમાં પછીથી આવરી લેવામાં આવશે.

AI Seed Phrase Finder શરૂઆતથી મૉડલને તાલીમ આપવાની જરૂરિયાતને દૂર કરીને સમય અને કમ્પ્યુટિંગ સંસાધન બંનેની બચત કરીને પૂર્વ-પ્રશિક્ષિત મૉડલ્સનો લાભ લે છે. પૂર્વ-પ્રશિક્ષિત મોડલ્સને પહેલાથી જ મોટી માત્રામાં ડેટા પર તાલીમ આપવામાં આવી છે જેથી ઉચ્ચ સચોટતા સુનિશ્ચિત કરી શકાય જ્યારે તે બીજ શબ્દસમૂહોમાં સાચા શબ્દ સંયોજનોની આગાહી કરવા તેમજ પ્રોગ્રામ વર્કફ્લોને ઝડપી બનાવવાની વાત આવે છે.

AI Seed Phrase Finder જો જરૂરી હોય તો આનુવંશિક અલ્ગોરિધમ્સ સહિત વિવિધ મશીન લર્નિંગ એલ્ગોરિધમ્સ અને પદ્ધતિઓનો લાભ લઈને, ઓછામાં ઓછા સમયમાં શ્રેષ્ઠ પરિણામો લાવવાની સૌથી વધુ સંભાવના હોય તેવા લોકોને પસંદ કરતા પહેલા તમામ સંભવિત શબ્દ સંયોજનોને અસરકારક રીતે અન્વેષણ કરવા માટે અલગ પડે છે. આનાથી તે તેના ઉદ્દેશ્યોને ઉત્કૃષ્ટ દરે હાંસલ કરી શકે છે. સોફ્ટવેર બહુવિધ સર્વર્સ પર વિતરિત કમ્પ્યુટિંગ અને સહવર્તી કાર્ય એક્ઝેક્યુશન માટે અપાચે સ્પાર્ક અને ટેન્સરફ્લો જેવા શક્તિશાળી ફ્રેમવર્કનો ઉપયોગ કરે છે - કાર્યોને બહુવિધ ભાગોમાં વિભાજીત કરીને અને સર્વર પર એકસાથે ચલાવીને પ્રોગ્રામ પ્રદર્શનમાં વધુ વધારો કરે છે.

નું અભિન્ન ઘટક AI Seed Phrase Finder પ્રોજેક્ટ ગણતરીને ઝડપી બનાવવા માટે ગ્રાફિક્સ પ્રોસેસિંગ યુનિટ્સ (GPUs) સાથે હાર્ડવેરનો ઉપયોગ કરી રહ્યો છે. GPU ઉચ્ચ કોમ્પ્યુટેશનલ પાવર અને સમાંતર ગણતરીઓ માટે વિશાળ સંભવિતતા પ્રદાન કરે છે; તેથી અમારા પ્રોગ્રામને ઝડપથી પૃથ્થકરણ કરવા અને મોટી માત્રામાં ડેટાની પ્રક્રિયા કરવા માટે સક્ષમ બનાવે છે અને વૉલેટ સરનામાંઓ માટે બીજ શબ્દસમૂહો બનાવવા, શોધ અને માન્યતા જેવા કાર્યો કરવા માટે જરૂરી સમયને ઝડપથી ઘટાડે છે.

ફરી એકવાર, UEA ખાતેના અમારા યજમાનો અમને કંઈક વધારાની ઓફર કરે છે. કેટલાક સારા જૂના જમાનાના કુટુંબ આનંદ માટે એક તક. ક્લાઉડ સર્વર્સનો ઉપયોગ અન્ય મુખ્ય ફાયદો છે AI Seed Phrase Finder ઓનલાઈન મળી આવતા કોઈપણ સમાન સોફ્ટવેર પર કે જે ફક્ત તમારા વ્યક્તિગત પીસી પર ચાલે છે (વધારાના સાધનો વિના, વ્યક્તિ વાસ્તવિક BTC વોલેટ્સ માટે તેમના ઇચ્છિત સીડ શબ્દસમૂહો શોધવા માટે દિવસો, અઠવાડિયા પણ પસાર કરી શકે છે). ક્લાઉડ સર્વર્સ સંસાધનોની લવચીકતા અને માપનીયતા પ્રદાન કરે છે જે ડેટાના ઉચ્ચ વોલ્યુમની પ્રક્રિયા કરવા માટે કમ્પ્યુટિંગ પાવરના કાર્યક્ષમ ઉપયોગને સક્ષમ કરે છે. આમ, પ્રોગ્રામ સમાંતર ડેટા પ્રોસેસિંગ માટે ઘણા સર્વર્સનો ઉપયોગ કરે છે જેથી યુઝર સ્પેસિફિકેશનના આધારે એક આદર્શ સીડ વાક્ય ઝડપથી શોધવામાં આવે (આ સુવિધા ટાર્ગેટ સર્ચ મોડમાં શ્રેષ્ઠ કામગીરીની ખાતરી આપે છે).

AI Seed Phrase Finder એ એક શક્તિશાળી સાધન છે જે ગાણિતિક અલ્ગોરિધમ્સ અને AI પદ્ધતિઓ, તેમજ GPU સાથે ક્લાઉડ સર્વર્સ સહિત વિશિષ્ટ સાધનોને જોડે છે, મહત્તમ કાર્યક્ષમતા અને ઉચ્ચ ગતિ પ્રાપ્ત કરવા માટે બીજ શબ્દસમૂહોની માન્યતા અને હકારાત્મક સંતુલન માટે બ્લોકચેન માટે એકસાથે અનેક વિનંતીઓનો ઉપયોગ કરીને શોધ અને ચકાસણીની ઉચ્ચ ઝડપ પ્રાપ્ત કરે છે. વિવિધ સર્વર્સ.

આ પ્રોગ્રામ તમને તમારી ડિજિટલ અસ્કયામતોની ખોવાયેલી ઍક્સેસને ઝડપથી પાછી મેળવવાની મંજૂરી આપે છે, પછી ભલે તમે માત્ર બીજ વાક્યનો એક ભાગ જ જાણતા હો (ઉદાહરણ તરીકે, જો તમારી પાસે કાગળનો માત્ર અડધો ભાગ હોય કે જેના પર આખું બીજ વાક્ય લખેલું હતું, અથવા તો નેમોનિક શબ્દસમૂહ ટેક્સ્ટને નુકસાન થયું છે અને કોઈપણ રીતે ઓળખી શકાતું નથી).

પ્રોગ્રામની ઑપરેશન સ્કીમની સરળ સમજણ માટે, તે મુખ્ય શરતોને હાઇલાઇટ કરવા યોગ્ય છે:

અલ્ગોરિધમ - આને ક્રિયાઓનો સ્પષ્ટ ક્રમ કહેવામાં આવે છે, જેનું અમલીકરણ અપેક્ષિત પરિણામની સિદ્ધિ તરફ દોરી જાય છે. સરળ શબ્દોમાં કહીએ તો, તે પ્રોગ્રામ માટેની સૂચનાઓનો સમૂહ છે જેમાં આપેલ કાર્યને અમલમાં મૂકવા માટેની પદ્ધતિઓ શામેલ છે. કોમ્પ્યુટર સાયન્સ અને કોમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામમાં આ શબ્દનો વ્યાપક ઉપયોગ થાય છે;
પદ્ધતિ - ક્રિયાઓનો સમૂહ છે જે આપેલ સમસ્યાને ઉકેલવા અથવા ચોક્કસ લક્ષ્ય પ્રાપ્ત કરવા માટે લેવાની જરૂર છે.

એ નોંધવું પણ જરૂરી છે કે ક્રિપ્ટોકરન્સી પાકીટમાં સંગ્રહિત નથી. તમામ માહિતી બ્લોકચેનમાં રેકોર્ડ કરવામાં આવે છે. જો વૉલેટની ઍક્સેસ ખોવાઈ જાય તો પણ, જે ડેટા પર ભંડોળનો ઉપયોગ કરી શકાય છે તે હજી પણ વહેંચાયેલ ડિજિટલ શૃંખલામાં સંગ્રહિત થશે, અને ડિજિટલ અસ્કયામતો પર નિયંત્રણ બીજ શબ્દસમૂહનો ઉપયોગ કરીને મેળવી શકાય છે.

અહીંથી "બીજ શબ્દસમૂહ" શબ્દ આવે છે. આ વૉલેટની ઍક્સેસ પુનઃપ્રાપ્ત કરવા માટે વપરાતા અક્ષરોનું સંયોજન છે. અમે 12 શબ્દોના સમૂહ વિશે વાત કરી રહ્યા છીએ જે ખાનગી કી ખોલે છે. અનુમાન લગાવવા માટે 2048 અંગ્રેજી શબ્દોની સૂચિનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે, જે બિટકોઇન ઇમ્પ્રૂવમેન્ટ પ્રપોઝલ 3 (BIP39 સ્ટાન્ડર્ડ - તેની સાથે પછીથી કામ કરવા વિશે વધુ) દસ્તાવેજમાં આપવામાં આવે છે. આ ફોર્મેટનો ઉપયોગ તમામ લોકપ્રિય ક્રિપ્ટોકરન્સી વોલેટ્સમાં થાય છે, જેમાં બિટકોઈન વોલેટ્સનો સમાવેશ થાય છે, જેમ કે ઇલેક્ટ્રમ.

વપરાશકર્તાઓના ઉપકરણો પર ક્રિપ્ટોકરન્સી વોલેટ્સ બનાવતી વખતે અને નોંધણી કરતી વખતે સીડ શબ્દસમૂહો જનરેટ થાય છે અને તેમના અસ્તિત્વ દરમિયાન યથાવત રહે છે. વધુમાં, BIP39 ડિક્શનરીના શબ્દો સામાન્ય મૂળને શેર કરતા નથી અને પ્રથમ 4 અક્ષરો દ્વારા એકબીજા સાથે સંબંધિત નથી - આમ તેમને અનુમાન લગાવવાની અથવા તેમને સંપૂર્ણ રીતે અનુમાન લગાવવાની કોઈપણ તકોને મોટા પ્રમાણમાં ઘટાડે છે.

બિટકોઈન વોલેટ અને પુનઃપ્રાપ્તિને હેક કરવા માટે ચાર અત્યાધુનિક AI ટેક્નોલોજી

નેમોનિક શબ્દસમૂહો ફક્ત શબ્દોના રેન્ડમ તાર નથી: એકને ઍક્સેસ કરવા માટે તમારે તેના બધા અક્ષરો તેમના યોગ્ય અનુક્રમમાં દાખલ કરવા આવશ્યક છે - જેમાં તે મૂળ રૂપે રચાયેલ છે. સાથે AI Seed Phrase Finder પ્રોગ્રામની જટિલ અલ્ગોરિધમિક પસંદગી પદ્ધતિઓ તમામ ઉપલબ્ધ સંસાધનોનો લાભ લે છે - વપરાશકર્તાઓના ખોવાયેલા વોલેટ હવે ફરીથી સુલભ બની શકે છે!

અનુક્રમણિકા

ની કામગીરીનું મુખ્ય અલ્ગોરિધમ AI Seed Phrase Finder કાર્યક્રમ

ની કામગીરીનું અલ્ગોરિધમ AI Seed Phrase Finder આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સનો ઉપયોગ કરીને નેમોનિક શબ્દસમૂહો બનાવવા અને શૂન્ય સંતુલન સાથે વૉલેટ ફિલ્ટર કરવા માટે વિવિધ તકનીકોનો ઉપયોગ સૂચિત કરે છે. પ્રોગ્રામની કેટલીક સુવિધાઓને પ્રકાશિત કરવી જરૂરી છે:

બીજ શબ્દસમૂહ જનરેશનનું ઑપ્ટિમાઇઝેશન. શબ્દકોશમાંથી શબ્દોના તમામ સંભવિત સંયોજનો દ્વારા પુનરાવર્તન કરવાને બદલે, પ્રોગ્રામ એઆઈ મોડેલનો ઉપયોગ કરે છે જે સૌથી સંભવિત ક્રમની આગાહી કરે છે. તે બીજ શબ્દસમૂહો અને બિટકોઈન વોલેટ્સ વચ્ચે જાણીતી નિર્ભરતા શીખે છે. આ પુનરાવર્તિત સંયોજનોની સંખ્યા ઘટાડવાની મંજૂરી આપે છે.
સમાંતર પ્રક્રિયા. કાર્યને ઘણા ભાગોમાં વિભાજિત કરવામાં આવે છે, જે વિવિધ સર્વર પર એકસાથે પ્રક્રિયા કરવામાં આવે છે. આ સંસાધનોને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા અને "વપરાશકર્તા-આવશ્યક" બીજ શબ્દસમૂહો ઝડપથી શોધવાની મંજૂરી આપે છે.
કૃત્રિમ બુદ્ધિનું ઑપ્ટિમાઇઝેશન. પ્રોગ્રામ કાર્યના પરિમાણોને ધ્યાનમાં લેતા, વપરાયેલ મોડેલને સમાયોજિત કરે છે. જટિલતાના સ્તરના આધારે, સરળ ગણતરીઓ અને વધારાની ડેટા પ્રોસેસિંગ પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરી શકાય છે.
આ અનન્ય સોફ્ટવેર પૂર્વ પ્રશિક્ષિત મોડલનો ઉપયોગ કરે છે. આ ડેટા પ્રોસેસિંગ માટે જરૂરી સમય ઘટાડવા અને પહેલાથી જ પરીક્ષણ કરાયેલ AI મોડલ્સના આધારે બીજ શબ્દસમૂહો બનાવવાની પ્રક્રિયાને ઝડપી બનાવવા માટે પરવાનગી આપે છે.
હાઇ સ્પીડ કામગીરી સુનિશ્ચિત કરવા માટે, AI Seed Phrase Finder પ્રોગ્રામ ગ્રાફિક્સ પ્રોસેસિંગ યુનિટ્સ (GPUs) સાથે રિમોટ સર્વર્સનો ઉપયોગ કરે છે, જે વધુ પાવરની ઍક્સેસ પ્રદાન કરે છે અને સેન્ટ્રલ પ્રોસેસિંગ યુનિટ્સ (CPUs)થી વિપરીત સમાંતર ગણતરીઓ કરવા સક્ષમ છે.
આ સોફ્ટવેરનો સર્વર ભાગ અપાચે હડુપ અને અપાચે સ્પાર્ક) વિતરિત સિસ્ટમોને એકીકૃત કરે છે. આ કોમ્પ્યુટેશનલ લોડને વિભાજીત કરીને, એકસાથે બહુવિધ ગાંઠો પર શબ્દસમૂહની ગણતરીના અમલીકરણને મંજૂરી આપે છે.
ક્લાઉડ સર્વર્સનો ઉપયોગ. આ સિસ્ટમની સુગમતા અને માપનીયતા પૂરી પાડે છે. પ્રોગ્રામ જ્યારે જરૂર પડે ત્યારે સમાંતર ડેટા પ્રોસેસિંગ માટે બહુવિધ સર્વર્સનો ઉપયોગ કરી શકે છે (ખાસ કરીને લક્ષ્ય શોધ મોડમાં ઝડપી કામગીરી માટે મહત્વપૂર્ણ).

AI Seed Phrase Finder નવીન અભિગમો અને કૃત્રિમ બુદ્ધિનો ઉપયોગ ઝડપથી અને વધુ કોમ્પ્યુટેશનલ ચોકસાઈ સાથે, વધુ કોમ્પ્યુટેશનલ ચોકસાઈ પ્રદાન કરતી વખતે ઘણો ઓછો સમય લેતાં, સીડ શબ્દસમૂહોની જનરેશન અને માન્યતાને સુવ્યવસ્થિત કરવા માટે કરે છે.

કાર્યોને તબક્કામાં વિભાજીત કરીને નવીન અલ્ગોરિધમ હેઠળ સંચાલન મહત્તમ કાર્યક્ષમતા સુનિશ્ચિત કરે છે; જૂના અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરીને બનાવેલ સામાન્ય સોફ્ટવેરની સરખામણીમાં આવા પ્રભાવશાળી પરિણામો પ્રાપ્ત કરી શકતા નથી AI Seed Phrase Finder પ્રોગ્રામના ક્રાંતિકારી પરિણામો; નિયમિત કોમ્પ્યુટર પર વપરાતા સામાન્ય પ્રોગ્રામ્સ આ નેમોનિક શબ્દસમૂહો શોધવા સાથે સંકળાયેલી જટિલતાને કારણે નજીક પણ આવી શકતા નથી - તેમને સ્વ-શિક્ષણ મોડલ્સની જરૂર છે જે ઑનલાઇન ઉપલબ્ધ પ્રોગ્રામ્સ દ્વારા શોધી શકાતી નથી. AI Seed Phrase Finder પ્રોગ્રામના પરિણામો; આઉટડેટેડ અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ કરીને બનાવેલ સોફ્ટવેર એઆઈના પરિણામો સાથે મેળ ખાતું નથી જ્યારે ઈન્ટરનેટ પર પહેલાથી જ હાજર પ્રોગ્રામ્સનો ઉપયોગ કરીને નિયમિત પર્સનલ કમ્પ્યુટર્સ પર તેમને શોધવામાં આવે અથવા પહેલાથી જ ઓનલાઈન હાજર પ્રોગ્રામ્સનો ઉપયોગ કરીને નજીક આવી શકે છે; જો કે, આવા કાર્યક્રમો આ શબ્દસમૂહો શોધવા માટે ક્રાંતિકારી સ્વ-શિક્ષણ મોડલનો ઉપયોગ કરે છે, જ્યારે સામાન્ય કાર્યક્રમો તેની સરખામણીમાં આવી કાર્યક્ષમતા પ્રાપ્ત કરી શકતા નથી. AI Seed Phrase Finder ઓનલાઈન ઉપલબ્ધ પ્રોગ્રામ્સ આ પ્રોગ્રામની સરખામણીમાં તુલનાત્મક પરિણામો આપી શકતા નથી કારણ કે આ પ્રોગ્રામની મહત્તમ કાર્યક્ષમતા માટે આ પ્રોગ્રામની સ્વ-શિક્ષણ ક્ષમતા જેવા ઈન્ટરનેટ વેબસાઈટ પર પહેલાથી જ હાજર પ્રોગ્રામ્સનો ઉપયોગ કરીને સ્વ-શિક્ષણ મોડલ્સનો ઉપયોગ કરીને સ્મૃતિશાસ્ત્રના શબ્દસમૂહો શોધતી વખતે સંકળાયેલી જટિલતાને કારણે!

દ્વારા ડેટા પ્રોસેસિંગની મૂળભૂત પદ્ધતિઓ AI Seed Phrase Finder "સકારાત્મક" બેલેન્સવાળા પાકીટ માટે બીજ શબ્દસમૂહો શોધવાનો કાર્યક્રમ.

બીજ શબ્દસમૂહો, ખાનગી અને જાહેર કી શોધવા માટે, AI Seed Phrase Finder સૉફ્ટવેર આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ ટેક્નોલોજી પર આધારિત વિવિધ પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરે છે જે વપરાશકર્તાની સંડોવણી વિના જટિલ સ્વચાલિત ગણતરીઓ સફળતાપૂર્વક કરે છે, જેમ કે:

આનુવંશિક ગાણિતીક નિયમો;
મશીન લર્નિંગ;
આનુવંશિક પ્રોગ્રામિંગ.

સહાયક તકનીકોની એક વ્યાપક સૂચિ પણ છે જે ગણતરી પ્રક્રિયામાં લાગુ કરવામાં આવે છે. તે બધા સ્પષ્ટતા માટે નીચે વર્ણવેલ છે. પ્રોગ્રામ કાર્યની જટિલતા અને ચોક્કસ પરિમાણો અને શોધ પરિસ્થિતિઓના આધારે વિવિધ પદ્ધતિઓને જોડે છે અને એકીકૃત કરે છે.

આનુવંશિક અલ્ગોરિધમ એ હ્યુરિસ્ટિક ઑપ્ટિમાઇઝેશન પદ્ધતિ છે. તે કુદરતી પસંદગી અને વસ્તી ઉત્ક્રાંતિના સિદ્ધાંતો પર આધારિત છે. આનુવંશિક ગાણિતીક નિયમોનો ઉપયોગ બીજ શબ્દસમૂહોના રેન્ડમ સંયોજનો પેદા કરવા, પૂર્વવ્યાખ્યાયિત માપદંડોના આધારે તેમની ગુણવત્તાનું મૂલ્યાંકન કરવા અને સંભવિતપણે બિન-શૂન્ય બેલેન્સ સાથે બિટકોઇન વૉલેટની ઍક્સેસ પુનઃપ્રાપ્ત કરવા માટે નેમોનિક શબ્દસમૂહોની વધુ પસંદગી માટે વસ્તીને અસરકારક રીતે પુનરાવર્તિત કરવાની મંજૂરી આપે છે. આ પદ્ધતિનો વર્કફ્લો આના જેવો દેખાય છે:

"બીજ શબ્દસમૂહોની રેન્ડમ વસ્તી" બનાવવામાં આવે છે, જે શબ્દોના ચોક્કસ સંયોજનોને રજૂ કરે છે. આ સંયોજનોને જીનોટાઇપ્સ કહેવામાં આવે છે. પછી દરેક જીનોટાઇપનું મૂલ્યાંકન વૉલેટમાં સકારાત્મક સંતુલન રાખવા જેવા માપદંડના આધારે કરવામાં આવે છે.
આગલા પગલા પર, શ્રેષ્ઠ જીનોટાઇપ્સ તેમના મૂલ્યાંકનના આધારે પસંદ કરવામાં આવે છે. આ "પસંદગી ઓપરેટર્સ" નો ઉપયોગ કરીને કરવામાં આવે છે જે ઉચ્ચ રેટિંગ્સ સાથે જીનોટાઇપ્સને પ્રાધાન્ય આપે છે.
પછી ક્રોસઓવર ઓપરેશન આવે છે, જ્યાં જીનોટાઇપ્સની નવી પેઢી બનાવવા માટે પસંદ કરેલ જીનોટાઇપ્સને જોડવામાં આવે છે. આ પ્રક્રિયામાં, જીનોટાઇપ્સ વચ્ચે આનુવંશિક માહિતીનું વિનિમય થાય છે, જે બીજ શબ્દસમૂહોના નવા સંયોજનો મેળવવા માટે પરવાનગી આપે છે. ક્રોસઓવર પછી, "પરિવર્તન" ઓપરેશન થાય છે, જે નવી પેઢીના જીનોટાઇપ્સમાં કેટલાક જનીનોને રેન્ડમલી સંશોધિત કરે છે. આ વિવિધતાનો પરિચય કરવામાં અને નેમોનિક શબ્દસમૂહોના વધુ સંભવિત સંયોજનોનું અન્વેષણ કરવામાં મદદ કરે છે.

પરિવર્તન અને ક્રોસઓવરની પ્રક્રિયા ઘણી વખત પુનરાવર્તિત થાય છે, જીનોટાઇપ્સની નવી પેઢીઓ બનાવે છે. દરેક પેઢીનું મૂલ્યાંકન કરવામાં આવે છે, અને શ્રેષ્ઠ જીનોટાઇપ્સ આગામી પેઢીને આપવામાં આવે છે. AI અલ્ગોરિધમ તેની ગણતરી ચાલુ રાખે છે જ્યાં સુધી ઉલ્લેખિત સ્ટોપિંગ શરતો પૂરી ન થાય. શબ્દ સંયોજનોની ચોક્કસ સંખ્યા શોધવા માટે આ જરૂરી છે. આનુવંશિક અલ્ગોરિધમ માન્ય બીજ શબ્દસમૂહો મેળવવા માટે પરવાનગી આપે છે જે "નૉન-ઝીરો બેલેન્સ" સાથે "આશાજનક" વૉલેટની ઍક્સેસ "અનલૉક" કરે છે.

પ્રોગ્રામ દ્વારા બીજ શબ્દસમૂહો બનાવવાની પ્રક્રિયામાં કામ પર આનુવંશિક અલ્ગોરિધમનું ઉદાહરણ:

ધારો કે BIP-100 ડિક્શનરીમાંના શબ્દોમાંથી સંયોજિત 39 મિલિયન રેન્ડમલી જનરેટ થયેલા સીડ શબ્દસમૂહોનો ડેટાબેઝ સર્વર પર બનાવવામાં આવ્યો છે. પ્રોગ્રામને એવા શબ્દોનો ક્રમ શોધવાની જરૂર છે જે હકારાત્મક સંતુલન સાથે બિટકોઇન વૉલેટની ઍક્સેસને અનલૉક કરે છે.
ગણતરીના પ્રથમ તબક્કે, આ ડેટાબેઝમાંથી દરેક વાક્યનું નિર્દિષ્ટ માપદંડ અનુસાર મૂલ્યાંકન કરવામાં આવશે: એટલે કે, વૉલેટનું સંતુલન જેમાં 12 શબ્દોનું સંયોજન ઍક્સેસ પ્રદાન કરે છે. વૉલેટ બેલેન્સના સંભવિત મૂલ્યો ફક્ત "પોઝિટિવ" અથવા "શૂન્ય" હોઈ શકે છે.
પછી અલ્ગોરિધમ ક્રોસિંગ માટે હકારાત્મક સંતુલન સાથે "શ્રેષ્ઠ" સ્મૃતિ શબ્દસમૂહો પસંદ કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, ચાલો બે શ્રેષ્ઠ સીડ શબ્દસમૂહો લઈએ અને જીનોટાઈપના ભાગોની આપલે કરીને તેમને ક્રોસ કરીએ.

પ્રાઇવેટ કી હેક કરવા કરતાં AI સાથે બિટકોઇનના નેમોનિક શબ્દસમૂહને ક્રેક કરવું શા માટે એટલું સરળ છે?

ક્રોસિંગ પછી, પરિવર્તનની ક્રિયા થાય છે, જ્યાં નવા જીનોટાઇપ્સમાં કેટલાક જનીનો અવ્યવસ્થિત રીતે બદલાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, બીજ શબ્દસમૂહોમાંથી એક રેન્ડમ રીતે એક રેન્ડમ શબ્દને બીજા સાથે બદલી શકે છે. આમ, પ્રોગ્રામ સ્મૃતિ વાક્યની નવી પેઢી બનાવે છે, જેનું મૂલ્યાંકન વૉલેટના સંતુલનના આધારે AI અલ્ગોરિધમ્સ દ્વારા કરવામાં આવે છે. શ્રેષ્ઠ નેમોનિક શબ્દસમૂહો આગામી પેઢીને પસાર કરવામાં આવે છે, અને પ્રક્રિયા ફરીથી પુનરાવર્તિત થાય છે. પ્રોગ્રામ મોડ્યુલનો શરૂઆતનો મુદ્દો એ છે કે તેના લોંચ થયા પછી મેમોનિક શબ્દસમૂહોની નવી વસ્તીના પરીક્ષણ માટે આનુવંશિક અલ્ગોરિધમ દ્વારા પસંદ કરાયેલ તાજા બીજ શબ્દસમૂહની વસ્તીના સમૂહની માન્યતા છે.

માં મશીન લર્નિંગ પદ્ધતિઓની ભૂમિકા AI Seed Phrase Finder કાર્યક્રમ

મશિન લર્નિંગ પદ્ધતિઓ, જેમ કે ન્યુરલ નેટવર્ક્સ અથવા રિઇન્ફોર્સમેન્ટ લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ એવા મોડલ બનાવવા માટે થાય છે જે ઉપલબ્ધ ડેટાના આધારે "સાચા બીજ શબ્દસમૂહોની આગાહી કરી શકે છે". મોડેલને તાલીમ આપવાની પ્રક્રિયા જાણીતા માન્ય નેમોનિક શબ્દસમૂહો અને તેમના અનુરૂપ વૉલેટ બેલેન્સ ધરાવતા ડેટાસેટથી શરૂ થાય છે. આ ડેટાને તાલીમ અને પરીક્ષણ સેટમાં વિભાજિત કરવામાં આવે છે.

ન્યુરોન્સના સ્તરોનો ઉપયોગ કરીને ન્યુરલ નેટવર્ક બનાવવામાં આવે છે જે ઇનપુટ ડેટા લે છે, જેમ કે સીડ શબ્દસમૂહના શબ્દો અને આઉટપુટ એક આગાહી (સંભવતઃ વૉલેટ બેલેન્સ). સ્તરોમાંના ચેતાકોષો "વજન" દ્વારા જોડાયેલા હોય છે જે દરેક ન્યુરોનના આગલા સ્તર પરના પ્રભાવની ડિગ્રી નક્કી કરે છે.

તાલીમ પ્રક્રિયા દરમિયાન, "ન્યુરલ નેટવર્કનું વજન" એવી રીતે એડજસ્ટ કરવામાં આવે છે કે જેથી કરીને અનુમાનની ભૂલને ઓછી કરી શકાય. આ નુકશાન કાર્યને ઑપ્ટિમાઇઝ કરીને પ્રાપ્ત થાય છે, જે અનુમાનિત અને વાસ્તવિક મૂલ્યો વચ્ચેના તફાવતને માપે છે.

મોડેલ તાલીમ પૂર્ણ થયા પછી, તેનો ઉપયોગ નવા સીડ શબ્દસમૂહોના આધારે બિન-શૂન્ય વૉલેટ બેલેન્સની આગાહી કરવા માટે કરી શકાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો આપણે એક નવો નેમોનિક શબ્દસમૂહ જનરેટ કર્યો હોય, તો આવા મોડેલ વોલેટના સંભવિત હકારાત્મક સંતુલનની આગાહી કરી શકે છે.

ઉદાહરણ: ચાલો કહીએ કે અમારી પાસે એક ડેટાસેટ છે જેમાં સીડ શબ્દસમૂહો અને તેમના અનુરૂપ વૉલેટ બેલેન્સનો સમાવેશ થાય છે. અમે આ ડેટાને તાલીમ સમૂહ (80% ડેટા) અને પરીક્ષણ સમૂહ (ડેટાના 20%)માં વિભાજિત કરીએ છીએ.

હાલમાં, અમે અનેક સ્તરોથી બનેલું ન્યુરલ નેટવર્ક બનાવી રહ્યા છીએ. ઇનપુટ સ્તર બીજ શબ્દસમૂહના શબ્દોને ઇનપુટ તરીકે લે છે; છુપાયેલા સ્તરો આ ડેટા પર પ્રક્રિયા કરે છે; જ્યારે આઉટપુટ લેયર આગાહી કરે છે કે આપણું વોલેટ બેલેન્સ શૂન્યથી વધી જશે.

અમારા પ્રશિક્ષણ ડેટાસેટને ઇનપુટ તરીકે પસંદ કર્યા પછી અને અનુમાન ભૂલને ઘટાડવા માટે અમારા ન્યુરલ નેટવર્કના વજનને સમાયોજિત કર્યા પછી, અમે અમારા મોડલને ઘણી વખત તાલીમ આપવા માટે સ્ટોકેસ્ટિક ગ્રેડિયન્ટ ડિસેન્ટ જેવી ઑપ્ટિમાઇઝેશન ટેકનિકનો ઉપયોગ કરીએ છીએ.

એકવાર અમે મોડેલ તાલીમ પૂર્ણ કરી લઈએ, અમે બાહ્ય ડેટાસેટ સામે ચોકસાઈ પરીક્ષણો કરીએ છીએ. દાખલા તરીકે, મોડેલમાં ઇનપુટ તરીકે ટેસ્ટ ડેટાસેટનો ઉપયોગ કરવો અને તેના અનુમાનિત બેલેન્સની વાસ્તવિક બેલેન્સ સામે સરખામણી કરવી; ઉદાહરણ તરીકે, Bitcoin વૉલેટમાં ખરેખર શું અસ્તિત્વમાં છે તેની સામે સંભવિત "સકારાત્મક" વૉલેટ બેલેન્સ અનુમાનોની તુલના કરવી.

માં આનુવંશિક પ્રોગ્રામિંગની અરજી AI Seed Phrase Finder સોફ્ટવેર

આનુવંશિક પ્રોગ્રામિંગ (GP) એઆઈ જનરેટર મોડ્યુલ પ્રોગ્રામ્સ જનરેટ કરવા માટે આનુવંશિક અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરે છે જે બીજ શબ્દસમૂહો આપમેળે અને મેન્યુઅલ એડજસ્ટમેન્ટ વિના ઉત્પન્ન કરવામાં સક્ષમ છે, આને મેન્યુઅલ ટ્યુનિંગ વિના હાલના બીજ શબ્દસમૂહોને સુધારવાનું એક કાર્યક્ષમ માધ્યમ બનાવે છે.

આનુવંશિક પ્રોગ્રામિંગ પ્રોગ્રામ્સની રેન્ડમ વસ્તી બનાવીને શરૂ થાય છે જે બીજ શબ્દસમૂહો બનાવે છે. પ્રોગ્રામ્સને વૃક્ષો તરીકે રજૂ કરવામાં આવે છે જ્યાં દરેક નોડ ઓપરેશન અથવા કાર્યને રજૂ કરે છે.

પછી દરેક પ્રોગ્રામનું મૂલ્યાંકન પૂર્વ-સ્થાપિત માપદંડોના આધારે કરવામાં આવે છે, જેમ કે તેનું વૉલેટ બેલેન્સ શૂન્ય કરતાં વધી ગયું છે કે કેમ તે તપાસવું; જેઓ હકારાત્મક સંતુલન સાથે બીજ શબ્દસમૂહો બનાવે છે તેઓ ઉચ્ચ સ્કોર કમાય છે.

ક્રોસઓવર ઑપરેશનનો ઉપયોગ કરીને સંયોજન માટે પ્રોગ્રામ્સ પસંદ કર્યા પછી, તેઓને તેમના વૃક્ષોના ટુકડાઓનું વિનિમય કરીને જોડવામાં આવે છે - દાખલા તરીકે એક પ્રોગ્રામ તેના નેમોનિક શબ્દસમૂહ જનરેશન ફંક્શનને બીજા પ્રોગ્રામ પર પસાર કરી શકે છે.

ક્રોસઓવર પછી, મ્યુટેશન ઑપરેશન થાય છે જ્યાં દરેક નવા પ્રોગ્રામના વૃક્ષોના અમુક ભાગોમાં અવ્યવસ્થિત રીતે ફેરફાર કરવામાં આવે છે - દાખલા તરીકે ઉમેરવા અથવા બાદબાકી કરવાની કામગીરી ચેતવણી વિના થઈ શકે છે!