ຍັງມີວິທີການອື່ນໆທີ່ໃຊ້ໃນໂຄງການ AI Seed Phrase Finder ເພື່ອສ້າງປະໂຫຍກເມັດພັນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບກະເປົາເງິນ Bitcoin ທີ່ມີຄວາມສົມດຸນໃນທາງບວກ. ວິທີການເຫຼົ່ານີ້ຖືກລວມເຂົ້າກັນແລະເສີມສ້າງແບບຈໍາລອງຕົ້ນຕໍເພື່ອບັນລຸຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີທີ່ສຸດ. ຕົວຢ່າງ, ໂຄງການ AI Seed Phrase Finder ສາມາດໃຊ້ເຄື່ອງກໍາເນີດເພື່ອສ້າງປະໂຫຍກເມັດພັນໃຫມ່. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ຖານຂໍ້ມູນທີ່ສ້າງຂຶ້ນໄດ້ຖືກໂຫລດເຂົ້າໄປໃນເຄືອຂ່າຍ neural. ການນໍາໃຊ້ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ໂຄງການປະເມີນຜົນໄດ້ຮັບແລະເລືອກປະໂຫຍກທີ່ດີທີ່ສຸດ. ດັ່ງນັ້ນ, ຮູບແບບທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກາຍເປັນຄວາມສາມາດໃນການຄາດຄະເນການປະສົມທີ່ເຫມາະສົມເພື່ອໃຫ້ສາມາດເຂົ້າເຖິງກະເປົາເງິນ Bitcoin ໄດ້.
ໃນລະຫວ່າງການດໍາເນີນງານຂອງໂຄງການ, ວິທີການເຫຼົ່ານີ້ຕັດກັນເພື່ອບັນລຸຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຕ້ອງການ:
- ການນໍາໃຊ້ເຄືອຂ່າຍ neural. ສ່ວນໃຫຍ່ຮູບແບບນີ້ແມ່ນໃຊ້ໃນລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ຕົວຢ່າງ, ເຄືອຂ່າຍ neural ຊ່ວຍສ້າງແບບຈໍາລອງທີ່ປະເມີນຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການປະສົມປະສານທີ່ເປັນປະໂຫຍກແກ່ນ "ທີ່ຖືກຕ້ອງ", ໃຫ້ການເຂົ້າເຖິງຍອດເງິນໃນກະເປົາເງິນ cryptocurrency. ປົກກະຕິແລ້ວ, ຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍແມ່ນໃຊ້ສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມ AI. ລະບົບ, ພິຈາລະນາຕົວກໍານົດການໃຫ້, ເປັນເອກະລາດຊອກຫາຮູບແບບທີ່ຊັບຊ້ອນແລະຄວາມເພິ່ງພາອາໄສ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ພວກມັນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອເລືອກລໍາດັບຄໍາທີ່ຖືກຕ້ອງ.
- ສູດການຄິດໄລ່ການເພີ່ມປະສິດທິພາບ. ເຫຼົ່ານີ້ລວມມີ algorithm ພັນທຸ ກຳ ທີ່ອະທິບາຍໄວ້ກ່ອນ ໜ້າ ນີ້. ນອກນັ້ນຍັງມີທາງເລືອກການເພີ່ມປະສິດທິພາບໂດຍໃຊ້ gradient descent, ຍຸດທະສາດການວິວັດທະນາການ. ສູດການຄິດໄລ່ທັງຫມົດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບເປົ້າຫມາຍຫນຶ່ງ - ການຊອກຫາການປະສົມປະສານທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງຄໍາສັບຕ່າງໆໃນປະໂຫຍກເມັດພັນ.
- ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ. ລະບົບຈະວິເຄາະຮູບແບບການເວົ້າແບບທຳມະຊາດ, ວັດຈະນານຸກົມ ແລະແຫຼ່ງທີ່ມາ. ນີ້ຊ່ວຍປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຂໍ້ຄວາມຈາກປະໂຫຍກເມັດພືດທີ່ຈະຖືກສ້າງຂື້ນ. ໂຄງການດັ່ງກ່າວໃຊ້ວິທີການສ້າງແບບຈໍາລອງທີ່ຕໍ່ມາສາມາດປະເມີນຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງ "ຄວາມສໍາເລັດ" ສໍາລັບແຕ່ລະປະສົມປະສານ (ຕົວຢ່າງ, ມັນສາມາດເປັນກຸນແຈໃນການເຂົ້າເຖິງຍອດເງິນຂອງ cryptocurrency wallet).
- ການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງ. ວິທີການນໍາໃຊ້ເຄືອຂ່າຍ neural ເພື່ອສ້າງລະບົບທີ່ສົມບູນແບບ. ຮູບແບບທີ່ກຽມພ້ອມແມ່ນສາມາດວິເຄາະແລະເຂົ້າໃຈໂຄງສ້າງແລະ semantics ຂອງປະໂຫຍກເມັດ. ມັນແຕກຕ່າງຈາກການຮຽນຮູ້ທີ່ອີງໃສ່ເຄືອຂ່າຍ neural ທົ່ວໄປໃນວິທີການທີ່ເລິກເຊິ່ງກວ່າ. ລະບົບຊ່ວຍຊອກຫາປະໂຫຍກແກ່ນທີ່ຖືກຕ້ອງ. ຂໍຂອບໃຈກັບການຮຽນຮູ້ເລິກ, ໂຄງການສາມາດກໍານົດລັກສະນະທີ່ກົງກັນໂດຍອັດຕະໂນມັດຈາກຖານຂໍ້ມູນແລະສ້າງການຄາດຄະເນຜົນໄດ້ຮັບທີ່ກຽມພ້ອມ.
- ຍຸດທະສາດວິວັດທະນາການຖືກພິຈາລະນາເປັນຫນຶ່ງໃນວິທີການເພີ່ມປະສິດທິພາບ, ເຊິ່ງໃຊ້ຂະບວນການຄັດເລືອກທໍາມະຊາດ. ມັນແມ່ນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງການດໍາເນີນໂຄງການພັນທຸກໍາ, ຫມາຍເຖິງການຄົ້ນຫາສໍາລັບປະໂຫຍກເມັດພັນທີ່ຈໍາເປັນໂດຍການປັບປຸງພັນທຸກໍາຂອງປະຊາກອນໂດຍໃຊ້ຕົວປະຕິບັດພັນທຸກໍາ. ຍຸດທະສາດວິວັດທະນາການຊ່ວຍຄົ້ນຫາພື້ນທີ່ຂອງປະໂຫຍກເມັດພັນທີ່ເປັນໄປໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບແລະຊອກຫາການປະສົມປະສານທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງຄໍາສັບຕ່າງໆ.
- ການວິເຄາະວັດຈະນານຸກົມ ແລະບົດເລື່ອງຕ່າງໆແມ່ນລວມເຂົ້າກັນໄດ້ດີກັບການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ. ຂໍ້ມູນຂ່າວສານຈໍານວນຫຼາຍແມ່ນການໂຫຼດເຂົ້າໄປໃນຕົວແບບ: ປຶ້ມ, ບົດຄວາມ, ຫນ້າອິນເຕີເນັດ. ປັນຍາທຽມປະມວນຜົນຄໍາທີ່ນິຍົມແລະລໍາດັບຂອງພວກມັນ, ຈາກປະໂຫຍກເມັດພັນ, ເຊິ່ງຜູ້ໃຊ້ໃຊ້ເປັນເອກະລາດໃນເວລາສ້າງກະເປົາເງິນ bitcoin ຂອງເຂົາເຈົ້າ, ສາມາດປະກອບດ້ວຍຄວາມເປັນໄປໄດ້ສູງ (ຕົວຢ່າງ, ປະໂຫຍກເມັດພັນປະກອບດ້ວຍຊື່ຂອງອັກຄະສາວົກໃນພຣະຄໍາພີ: "peter andrew. james john philip bartholomew thomas matthew alphaeuthaddaeus simon judas” ຫຼືຄໍາສັບເມັດທີ່ປະກອບດ້ວຍຊື່ຂອງດາວເຄາະໃນລະບົບສຸລິຍະ: “mercury venus earth mars jupiter saturn uranus neptune”).
- ການວິເຄາະທາງ semantic: AI ໃຊ້ວິທີການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດເພື່ອກໍານົດຄວາມສໍາພັນທາງ semantic ລະຫວ່າງຄໍາສັບຕ່າງໆແລະສ້າງແບບຈໍາລອງທີ່ປະເມີນຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການປະສົມປະສານຂອງຄໍາສັບຕ່າງໆເປັນປະໂຫຍກເມັດ, ເຊັ່ນດຽວກັບຕົວຢ່າງທີ່ຜ່ານມາ.
- ການວິເຄາະສັງຄົມ: AI ອັບໂຫຼດແລະກວດສອບຂໍ້ມູນຈາກເຄືອຂ່າຍສັງຄົມ, ເວທີສົນທະນາ, ຫຼືເວທີອອນໄລນ໌ອື່ນໆເພື່ອກໍານົດຫົວຂໍ້, ຄວາມສົນໃຈ, ຫຼືຄວາມມັກຂອງຜູ້ໃຊ້ທີ່ນິຍົມ. ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການປ່ຽນແປງອື່ນໆ, ຖານຂໍ້ມູນທີ່ກຽມພ້ອມແມ່ນໃຊ້ສໍາລັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຕື່ມອີກແລະເລືອກການປະສົມປະສານຄໍາທີ່ໂດດເດັ່ນສໍາລັບການສ້າງປະໂຫຍກເມັດພັນ.
- ການວິເຄາະກຸ່ມ: ລະບົບແບ່ງຂໍ້ມູນອອກເປັນກຸ່ມທີ່ຕິດກັນ. ເປັນຫຍັງຕ້ອງແບ່ງປະໂຫຍກອອກເປັນກຸ່ມຄວາມຄ້າຍຄືກັນ? ນີ້ຊ່ວຍກໍານົດຮູບແບບແລະການປະສົມຄໍາສັບທີ່ເກີດຂື້ນເລື້ອຍໆໃນປະໂຫຍກເມັດພັນທີ່ຖືກຕ້ອງທີ່ຮູ້ຈັກແລ້ວ.
- ການວິເຄາະກະເປົາເງິນເກົ່າທີ່ມີຍອດເຫຼືອສູນ. ໂປຣແກຣມອ່ານຂໍ້ມູນຈາກຖານຂໍ້ມູນ. ການວິເຄາະກະເປົາເງິນ Bitcoin ທີ່ຮູ້ຈັກກັບຂໍ້ມູນສາທາລະນະ. ນີ້ຊ່ວຍກໍານົດຮູບແບບໃນປະໂຫຍກ mnemonic ທີ່ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຊອກຫາ "ປະໂຫຍກເມັດ" ສໍາລັບ wallets ທີ່ບໍ່ຮູ້ຈັກກ່ອນຫນ້ານີ້ທີ່ມີຍອດບວກ.
- ການນໍາໃຊ້ວັດຈະນານຸກົມແລະຖານຂໍ້ມູນ. ອົງປະກອບອື່ນຂອງການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ. ວັດຈະນານຸກົມ ແລະຖານຂໍ້ມູນທີ່ມີປະໂຫຍກເມັດພັນທີ່ຮູ້ຈັກ ແລະລໍາດັບທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຂອງພວກມັນຖືກໂຫລດໃສ່ໃນໂປຣແກຣມ. ຕົວຢ່າງ, ລະບົບສາມາດກວດສອບການຜະສົມຜະສານທີ່ສ້າງຂຶ້ນສໍາລັບການປະຕິບັດຕາມຮູບແບບທີ່ຮູ້ຈັກຫຼືນໍາໃຊ້ຕົວຢ່າງເພື່ອຄົ້ນຫາມູນຄ່າທີ່ຄ້າຍຄືກັນ.
- ການວິເຄາະຮູບແບບ. AI ວິເຄາະຮູບແບບທີ່ພ້ອມທີ່ຈະເຮັດແລະປົກກະຕິໃນຖານຂໍ້ມູນທີ່ໂຫລດ. ໂປລແກລມສາມາດຄົ້ນຫາການປະສົມຄໍາທີ່ເກີດຂື້ນເລື້ອຍໆໃນກະເປົາເງິນທີ່ຮູ້ຈັກກ່ອນຫນ້ານີ້ດ້ວຍຍອດເງິນ.
- ການນໍາໃຊ້ຄອມພິວເຕີ້ຂະຫນານ. ວິທີການໄດ້ຖືກອະທິບາຍແລ້ວຂ້າງເທິງນີ້ແລະກ່ຽວຂ້ອງກັບການແບ່ງຂະບວນການອອກເປັນຫຼາຍພາກສ່ວນ. ການຄິດໄລ່ດ້ວຍການໂຫຼດພ້ອມໆກັນແມ່ນດໍາເນີນໂດຍ "ASICs" ທີ່ທັນສະໄຫມຫຼາຍແລະເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍຟັງທີ່ມີ GPUs.
- ຜົນໄດ້ຮັບຈາກຖານຄວາມຈໍາ: AI Seed Phrase Finder ອາດຈະໃຊ້ຖານຄວາມຈໍາຂອງຜົນໄດ້ຮັບການຄໍານວນທີ່ຜ່ານມາເພື່ອເລັ່ງການຮ້ອງຂໍຕໍ່ໄປ. ຕົວຢ່າງ, ຖ້າໂຄງການໄດ້ກວດເບິ່ງປະໂຫຍກເມັດກ່ອນຫນ້າແລະພົບວ່າກະເປົາເງິນທີ່ມັນປົດລັອກບໍ່ມີຍອດບວກ, ຜົນໄດ້ຮັບຂອງການກວດສອບນີ້ຈະຖືກບັນທຶກໄວ້ໃນ cache. ເມື່ອປະໂຫຍກເມັດດຽວກັນຖືກສອບຖາມອີກເທື່ອຫນຶ່ງ, ໂປລແກລມສາມາດສົ່ງຜົນໄດ້ຮັບທີ່ບັນທຶກໄວ້ທັນທີ, ຂ້າມຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບການກວດສອບອື່ນ. (ການເກັບຂໍ້ມູນຖືກຕັ້ງຄືນໃໝ່ຫຼັງຈາກເລີ່ມໂຄງການຄືນໃໝ່, ເພາະວ່າອາດຈະມີການປ່ຽນແປງໃນຍອດເງິນໃນກະເປົາເງິນໃນລະຫວ່າງນັ້ນ).
- ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງເວລາປະຕິບັດ. ລະບົບຈະຫຼຸດຜ່ອນເວລາທີ່ຕ້ອງການເພື່ອປະຕິບັດ algorithms ທັງຫມົດ. ນີ້ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຕໍ່ການຊອກຫາປະໂຫຍກຂອງເມັດ, ຍ້ອນວ່າການຄິດໄລ່ໄວຂຶ້ນ. ຕົວຢ່າງ, ໂປລແກລມສາມາດນໍາໃຊ້ໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼືລະບົບການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຊັບຊ້ອນເພື່ອເລັ່ງຂະບວນການ.
- ການປັບຕົວພາລາມິເຕີແບບປັບຕົວໄດ້: ໂປຣແກຣມໃຊ້ການປັບຕົວປັບຕົວພາລາມິເຕີ algorithm ໃນລະຫວ່າງການປະຕິບັດ. ຕົວຢ່າງ, ມັນສາມາດປັບຕົວກໍານົດການຂອງສູດການຄິດໄລ່ແບບໄດນາມິກຂຶ້ນຢູ່ກັບຄຸນລັກສະນະຂອງຂໍ້ມູນປ້ອນເຂົ້າຫຼືສະຖານະຂອງລະບົບໃນປະຈຸບັນ. ນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ເພີ່ມປະສິດທິພາບແລະປະສິດທິພາບຂອງໂຄງການໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ, ເຊິ່ງເປັນສິ່ງສໍາຄັນສໍາລັບຜູ້ໃຊ້.
ວິທີການເຫຼົ່ານີ້ແລະ AI algorithms ໄດ້ຖືກລວມເຂົ້າກັນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ວ່າໂຄງການ AI Seed Phrase Finder ມີຄວາມເປັນເອກະລັກທີ່ມັນສາມາດເຮັດວຽກກັບຕົວແບບທີ່ກຽມພ້ອມທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນແລະອະນຸຍາດໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຄາດວ່າຈະບັນລຸໄດ້ໃນໄລຍະສັ້ນທີ່ສຸດ. ເວລາ.
ໃນທີ່ສຸດ, ໂຄງການທີ່ໄດ້ອະທິບາຍແມ່ນເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ປະສົມປະສານ AI algorithms ແລະວິທີການທີ່ມີການສະຫນັບສະຫນູນຂອງເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍຟັງກັບ GPUs ເພື່ອບັນລຸຄວາມໄວສູງສຸດໃນການສ້າງປະໂຫຍກ mnemonic ທີ່ຖືກຕ້ອງທີ່ໃຫ້ການເຂົ້າເຖິງ Bitcoin wallets.
