NMR ( Numeraire ) Coin - 비트렉스 상장 후 엄청난 상승세를 보여주는!

AI를위한 프로토콜
Numerai는 컴퓨터 인텔리전스를 주식 시장에 연결하는 프로토콜을 구축하고 있습니다.
Numerai는 사용자에게 200,000 달러 이상을 지불했습니다. 우리는 이러한 지불을 위해 비트 코인을 사용했습니다. 비트 코인의 문제점은 Numeraire 토큰과는 다른 블록 체인에 존재한다는 것입니다. 이는 Numerai 기반의 분산 응용 프로그램이 자동화되고 막을 수없는 범위를 크게 제한합니다.이 응용 프로그램은 비트 코인으로 지불을받을 수 없기 때문에 에테르 만 수신하고 사용할 수 있기 때문입니다.
Numerai가 ether에서 지불 한 경우 Ethereum에 대한 분산 된 응용 프로그램이 자동으로 해당 에테르를 사용하여 운영비를 충당 할 수 있습니다 (예 : 가스 비용). Bitcoin 지불은 분산 된 자율 조직 (DAO)이 아닌 사람들에게 의미가 있습니다. DAO를 수용하기 위해 Numerai를 Ethereum으로 옮기고 싶습니다. ether에서 지불하는 것은 Numerai와 인터페이스 할 수있는 응용 프로그램의 종류에 커다란 영향을줍니다.
오늘 우리는 비트 코인을 버리고 있다고 발표합니다. 9 월 30 일까지 Numerai에서 단계적으로 제거 될 것입니다. 그 시점부터 모든 지불은 에테르와 Numeraire로 바뀔 것입니다.

Numeraire는 Ethereum에 삽니다.
오늘부터 데이터 과학자들은 Numeraire 토큰을 Ethereum 주소로 철회하고 현명한 계약과 상호 작용할 수 있습니다. 데이터 과학자들은 Numeraire를 사용하여 예측에 근거하여 더 많은 돈을 벌 수 있습니다. 그들의 예측이 잘 수행되면 더 많은 돈을 벌게됩니다. 그들의 예측이 잘못 수행되면, Numeraire는 블록 체인에서 파괴됩니다.
감시 할 메커니즘은 Numerai에 최고의 기계 학습 모델을 구축 할 수있는 강력한 새로운 인센티브를 만듭니다. 수천 명의 사람들에게 Numeraire를 족보에 취하는 것은 Ethereum의 똑똑한 계약과 상호 작용 한 첫 번째 삶이 될 것입니다. 키를 관리하거나 Ethereum 클라이언트를 사용하지 않고도 Numerai의 웹 사이트에서 모든 작업을 수행 할 수 있습니다. 이것은 추측이 아닙니다. 현재 Numeraire 지분을 보유 할 수 있으며 Ethereum 거래는 Numerai 헤지 펀드의 과정에 영향을 미칩니다.

지능의 증거
Numerai는 이미 Union Square Ventures , Joey Krug (Augur), Juan Benet (FileCoin), Fred Ehrsam (Coinbase) 및 Olaf Carlson-Wee (Polychain)의 전통적인 벤처 캐피탈에서 750 만 달러를 모금 했습니다 . 따라서 Numeraire 토큰은 "crowdsale"또는 "ICO"로 판매되지 않습니다.
Numeraire의 소지자는 데이터 과학자 Numerai를 설립하는 것이 가장 중요하고 유익한 사람들입니다. 그래서 Numerai의 토너먼트에서의 과거 실적을 기반으로 데이터 과학자들에게 무료로 Numeraire의 초기 배분을 배포했습니다. Numeraire는 Numerai의 데이터 사이언스 토너먼트에서 경쟁 할 때만 획득 할 수 있습니다.
Numeraire 토큰은 Numerai에서 기계 학습 모델의 지능을 증명 한 보상입니다.

계약과 상호 작용
Numeraire는 ERC-20 토큰 표준을 따릅니다. 다음은 계약서와 통신 할 수있는 ABI입니다. https://github.com/numerai/contract/blob/master/abi.json
Numeraire 계약 주소 ( numeraire.eth )는 다음과 같습니다. 0x1776e1F26f98b1A5dF9cD347953a26dd3Cb46671
https://etherscan.io/address/0x1776e1F26f98b1A5dF9cD347953a26dd3Cb46671
Numeraire 계약의 전체 소스 코드는 다음과 같습니다. https://github.com/numerai/contract

Numerai, Bitcoin으로 데이터 과학자들을 인센티브 화

수태 - 로고인터넷 붐이 일어 났을 때 알고리듬은 널리 퍼져서 기계 학습을 확률에 기반한 사건을 예측하는 효율적인 방법으로 만들었습니다. Numerai는 주식 시장 예측 정확도를 활용하는 7,000 명 이상의 데이터 과학자들로부터 정보를 수집합니다. 최근에 편집 테크 간행물에서 유선, 회사의 설립자 과학자가 암호 화폐로 지급하는 설명.

현재 데이터 과학자들의 지원을 받고있는 소프트웨어는 290 억 건이 넘는 주식 예측을 해왔습니다. Numerai의 설립자 인 Richard Craib는 Wired 에게 100 명의 과학자가 비트 코 인으로 서비스 비용을 지불 했다고 전했다 . 이 회사에 따르면 $ 150,000 상당의 비트 코인 (bitcoins)이 데이터 과학자들에게 퍼져 나갔다. 또한 연구원의 데이터는 리더십 보드에서 수집되어 지능형 정보를 수집하여 협업 기반의 예측 모델을 생성합니다.

Numerai의 매체 블로그 "Numerai의 데이터 과학자는 다른 모든 모델보다 더 나은 기계 학습 모델을 가지고 있지 않습니다."라고 Numerai의 매체 블로그 는 설명합니다 . "따라서 Numerai는 '최고의'모델을 찾는 것이 아닙니다. 그것은 많은 다른 특성들을 가진 많은 다른 모델들을 종합하는 플랫폼입니다. 데이터 과학자들이 순위표에서 경쟁하기는하지만 경쟁은 모델을 수집하도록 설계되었습니다. Numerai는 실제로 경쟁이 아닙니다. 그것은 메타 모델을 구축하는 보이지 않는 협력이다. "

Cryptocurrency는 연료 기계 학습 및 예측 시장을 도울 것입니다

예측 시장과 cryptocurrency 솔루션은 시장의 미래에 중요한 영향을 미칠 것으로 생각됩니다. Numerai는 기계 학습 데이터 모델을 구축하기 위해 직원들에게 비트 코인을 지불하지만 다른 cryptocurrency 기반의 예측 플랫폼도 제공됩니다. 예를 들어,이 분야에서 잘 알려진 두 프로젝트는 Bitcoin Hivemind와 Augur 예측 시장입니다.

하이브 마인드 배너Hivemind (또는 Truthcoin)는 Paul Sztorc이 개발 한 피어 - 투 - 피어 오라클 시스템 및 예측 시장입니다 . 이 프로젝트는 예측 시장 참여자가 선택한 전세계 이벤트에서 추측 한 주식을 매매 할 수 있도록하는 것을 목표로합니다. Sztorc의 모델은 Bitcoin 네트워크에 묶여 있으며 창립자는 예측 시스템이 오늘날의 전통적인 시장보다 훨씬 더 효과적 일 것이라고 믿습니다. Hivemind 설립자 는 1 월에 우리에게 다시 말했습니다 .

"예측 시장은 '전문가의 통치'입니다."
screen-shot-2015-02-26-at-5-42-51-pmAugur 라는 또 다른 프로젝트는 Ethereum을 기반으로하는 분산 된 예측 플랫폼입니다. Augur는 또한 공동 데이터를 사용하여 다가오는 이벤트에 대한 예측을 공식화합니다. 이 프로젝트는 게임 이론과 cryptocurrency 인센티브를 사용하여 인텔리전스를 향상시킵니다. 이론적으로 플랫폼이 대중화되면 어떤 전 세계적인 사건에 대한 예측도 더욱 정확 해집니다. Augur는 Joey Krug , Tony Sakich, Jack Peterson에 의해 설계되었으며 현재 베타 버전입니다. 프로젝트는 2017 년 어느 시점에서 라이브 릴리스를 기대하며 플랫폼의 기본 토큰 REP는 이미 거래되고 있습니다.

자발적인 데이터 수집으로 전세계 학습 모델을 향한 길을 간다

Numerai와 많은 분석 데이터 및 예측 시장 프로젝트는 세계 경제 내의 게임 체인저 일 수 있습니다. 또한, 자발적인 데이터 수집은 허가없이 데이터를 긁어 모으는 엔티티보다 유리하게 보입니다. Numerai의 창업자 기계 학습 및 포트폴리오 관리를 결합하면 오류 발생률을 낮추고 수익을 높일 수 있습니다.

"우리는 세계에서 가장 큰 주식 시장 기계 학습 모델을 구축하고 있습니다."라고 Craib는 말했습니다.

Numerai와 같은 프로젝트에 대해 어떻게 생각하십니까? 아래 코멘트에서 알려주십시오.

Shutterstock, Numerai, Augur 및 Hivemind 웹 사이트를 통한 이미지.

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