tl; dr Открытая бета-версия машинного обучения Meeshkan официально запущена. Узнай что-нибудь об этом!

Cloudera

В 2010 году Клодера разыграла одну из самых первоапрельских шуток в Интернете. Названные Расширяя границы распределенной обработки, они утверждали, что Apache Hadoop был запущен на 1 000 000 устройств Nexus, чтобы помочь Google обрабатывать изображения. Мало ли они знали, что по мере того, как мобильные вычисления становятся все более мощными, компании будут делать именно это все время - используя машины, которые подключаются к их сети, в качестве расширения своих серверов.

Если отвлечься от оруэлловского подтекста, возникает важный вопрос: что, если бы мы действительно работали вместе, чтобы создать распределенные системы, которые могли бы помочь людям обрабатывать данные, при этом платя владельцам устройств за время использования? Конечно, в 2010 году у большинства людей не было доступа к огромным объемам данных, не говоря уже о знаниях для их анализа. Но это 2017 год. Эндрю Нг опубликовал свой второй Курс машинного обучения на Coursera. Компании нанимают преданных своему делу инженеров машинного обучения и используют Машинное обучение как услугу (MLaaS) в своих рабочих процессах. Художники используют машинное обучение для создания безумно крутых работ. Личные устройства людей, даже носимые, становятся все более мощными. Люди летают на графических процессорах по всему миру, чтобы добывать виртуальную валюту. Игра другая…

Мир SETI

Проект SETI @ home описывает себя как сеть подключенных к Интернету компьютеров в поисках внеземного разума (SETI). Вы можете принять участие, запустив бесплатную программу, которая загружает и анализирует данные радиотелескопа . Ваш компьютер помогает SETI просеивать непомерно большой, постоянно увеличивающийся набор данных, чтобы найти инопланетян. Как это круто?!?

В 2017 году мир бизнеса начинает больше походить на набор мини-SETI. С помощью таких методов, как увеличение данных, а также таких потрясающих проектов, как Рынок данных IOTA и OpenMined, люди могут запускать свои модели машинного обучения на гигантских открытых наборах данных и потоках данных. Таким образом, хотя данные становятся доступными, проблема заключается в том, что большинство компаний и частных лиц не могут позволить себе экспериментировать с машинным обучением в среде песочницы, чтобы получить интуицию и понимание своих моделей.

Войдите в Meeshkan. Meeshkan - это сеть, в которой любой может обучать и тестировать модели машинного обучения в массовом параллельном режиме на участвующих хост-устройствах. Взамен хозяева зарабатывают несколько долларов. Это позволяет Адаму Смиту невидимой рукой работать с графическими и центральными процессорами и позволяет людям работать с большими данными без больших затрат. Конечно, Raspberry Pi никогда не может быть таким же быстрым, как NVIDIA 1080Ti. Тем не менее, тысячи этих маленьких ребят, как Африканская дикая собака, будут разделять и побеждать, чтобы добиться своей цели в разумные сроки. Поскольку владельцы устройств зарабатывают деньги, компании могут дешево проверять идеи.

Мишкан: Что в имени?

Мишкан - это сокращение от еврейского слова meeshkenotecha, которое примерно переводится как «ваше жилище» и встречается в Числах 24: 5. Валаам, неожиданно тронутый импровизированным лагерем израильтян на Синае, провозглашает: «Как прекрасны твои шатры, Иаков, твои жилища, Израиль!» (Ма тову охалеча Яаков, меешкенотеха Исраэль).

Мишкан берет этот небольшой анекдот как отправную точку для всей службы. Миссия компании - сделать что-то прекрасное из наших разрозненных цифровых жилищ, работающих вместе.

Давайте подумаем, кто выиграет, а кто проиграет…

  1. Владельцы устройств, которых в Meeshkan называют «продавцами», выигрывают, потому что они зарабатывают деньги, просто подключаясь к сети.
  2. Специалисты по машинному обучению, которых в Meeshkan называют «покупателями», выигрывают, потому что они могут выполнять массово параллельные задания за небольшую часть стоимости услуг на своих собственных машинах. Это потому, что рынок из тысяч устройств диктует цену.
  3. Meeshkan выигрывает, потому что наша компания берет небольшую долю каждой транзакции от покупателя к продавцу, в отличие от других услуг P2P и B2B, таких как eBay, Uber или AirBnB.
  4. Компании, которые завышают плату за машинное обучение, проигрывают. Нет, шучу, все выигрывают, поэтому они выигрывают, потому что могут снизить свои цены. Фактически, в нашей частной альфа-версии консалтинговая компания по машинному обучению автоматически привлекала дополнительные мощности из сети Meeshkan, когда спрос был высоким.

Иди, узнай что-нибудь!

Моисей перешел в Meeshkan, затем щелкнул по одной из ссылок Попробовать на главной странице, чтобы перейти к веб-приложению.

Несколько случайных размышлений:

  1. Мы дарим вам 100 бесплатных часов ML на Meeshkan. Используйте его, ломайте вещи, сообщайте нам и помогайте нам делать Мишкан лучше.
  2. Войдя в Meeshkan, нажмите Настройки, прокрутите вниз и зарегистрируйтесь на нашем канале общедоступной бета-версии Slack #.
  3. Подпишитесь на @ meeshkan на Medium и @ MeeshkanML в Twitter, чтобы посмотреть наше первое сквозное руководство под названием Машинное обучение API Github, которое будет доступно на следующей неделе.
  4. Мы открываем исходный код нашей кодовой базы как можно быстрее. Ознакомьтесь с нашими проектами на https://github.com/meeshkan.
  5. Вам нравится кофе? Вы хотите больше денег, чтобы купить? Положи свое устройство на Meeshkan! Или скачайте наше Android-приложение, и мы превратим ваш дроид в рабочую лошадку Deep Learning и будем платить вам за время использования с помощью Iota.
  6. Вы правда любите кофе? Хотите больше денег, чтобы купить много? [email protected]

Чего же ты ждешь? УЗНАЙ ЧТО-ТО на Meeshkan!

Ваш партнер в машинном (и человеческом) обучении,
Майк Соломон,
Генеральный директор, Meeshkan Machine Learning

P.S. Кто-нибудь еще вчера потратил всю ночь на то, чтобы закончить Сверточные нейронные сети до крайнего срока? Я не был так взволнован новыми частями серии после выхода последних книг о Гарри Поттере. BOOYAH!