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SR2 SLINGSHOT 팀을 만나보세요!

    • 입력 2020-10-14 14:07
    • |
    • 수정 2020-10-14 14:07

Space Race 2 Slingshot 대회가 시작되었습니다! 지금까지 370명 이상의 참가자가 Filecoin 네트워크에 데이터를 저장하기 위해 125,000 개가 넘는 스토리지 거래를 했으며 500,000 FIL 상금 풀을 놓고 경쟁했습니다. 아직 등록하지 않았다면 늦지 않았습니다! slingshot.filecoin.io/register 에서 가입하세요!

이번 포스팅에서는 Slingshot에 참여한 2개 팀과 이야기를 나누고 그들의 작업, Slingshot에 참여한 방법 및 Filecoin을 구축하는 이유에 대해 자세히 알아보겠습니다.

팀 : Fin-File

팀 구성원 : @John_Mc 및 @Daniel Kurzweil

무엇을 만들고 있습니까?

우리의 앱인 Fin-File은 HackFS 에서 7월에 처음 개발되었습니다 . Fin-File은 사용자가 미국 주식 및 상위 100 개 암호화폐 토큰에 대한 가격 데이터 차트와 .xlxs 스프레드 시트를 생성 할 수있는 Python-Flask 앱입니다. 우리는 사용자가 투자 분석에 사용하기 위한 데이터 세트를 푸시하고 검색 할 수있는 금융 및 디지털 자산 데이터 저장소를 만들고 있습니다.

프로젝트의 배경이 된 아이디어는 무엇입니까?

이전에 금융 서비스 업계에서 몇 년 동안 일하고 암호 화폐 분야에도 참여하며 많은 것을 느꼈습니다. 그 중 하나가 다양한 데이터 유형을 모두 한곳에서 검색 할 수있는 데이터 저장소를 만들어 기관 및 개인 투자자에게 시간을 절약할수 있는 편리함을 제공하는 것이 었습니다.

Slingshot에 가입 한 이유는 무엇입니까?

우리는 Filecoin 커뮤니티에 가까이 머물고, 더 나은 사용자 경험을 위해 Fin-File 앱을 개선하고, Filecoin을 구축하는 즐거움을 위해 Slingshot에 참여했습니다. 이는 아마도 지원 측면에서 우리가 다룬 최고의 커뮤니티 일 것입니다.

팀 : Yolo

팀원 : @Max

무엇을 만들고 있습니까?

Yolo는 Filecoin 및 IPFS를 사용하여 분산된 방식으로 이미지 데이터 세트를 저장합니다. 이 데이터는 기계 학습 및 인공 지능 모델의 개발을 지원하기 위한 것입니다. Powergate를 사용하여 Open Images 데이터 세트를 저장할 계획이며 누구나 사용할 수있는 분산 형 데이터 세트가 되도록 지속적으로 강화하고 개선 할 것입니다.

프로젝트를 어떻게 생각해냈습니까?

이 아이디어는 딥 러닝을 사용한 이미지 인식에 대한 이전 작업에서 영감을 얻었습니다. 우리는 훈련 데이터가 AI 모델의 성능에 핵심이라는 것을 발견했지만, 현재 빅 데이터는 대부분 Facebook, Twitter, WeChat 및 Weibo와 같은 거대 중앙 기술 회사의 손에 있습니다. 사용자는 막대한 양의 데이터를 제공하지만 수익은 매우 적습니다. 수천 명의 사람들이 만든 분산된 이미지 데이터 세트가이 모델을 바꿀 것이라고 믿고 Filecoin이 이러한 변화를 가능하게 할 것이라고 믿습니다.

Filecoin과 어떻게 통합하고 있습니까?

우리 프로젝트에서는 Filecoin 네트워크에 데이터를 콜드 스토리지 레이어로 저장하고 있습니다. 우리는 Filecoin에서 데이터를 검색하고 해당 데이터를 IPFS에 캐시합니다. 우리는 레이블이 있는 Open Images 데이터 세트를 기반으로 Yolo를 구축했습니다.

Slingshot에 참여한 이유는 무엇입니까?

우리는 Filecoin이 Web3의 다음 물결이라고 믿으며 그 미래에 함께 하고싶어 참여했습니다.

더욱 다양한 정보 및 방송 관련 소식은

공식 SNS 채널을 통해 확인 가능합니다.

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