Projektnews MLC@Home : MLC@Home shutting down for now, and thank you!
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MLC@Home Is shutting down
After over two years, some bumpy moments, and the tremendous support from our volunteers,
I, as MLC admin, am making the decision to shut down MLC@Home as a BOINC project for the
time being.
Why?
We've achieved the goals I set out to accomplish (and more!) with 4 complete datasets comprising
dozens of terabytes of data to analyze. Now we need to focus on analyzing the results and writing papers.
As a researcher, at some point you have to stop generating data and write; and my family, work, and
school commitments have limited the amount of time I can spend generating new experiments. This
should be evident as I've been less and less responsive to the community over the past 6 months,
for which I apologize. While we can always want more from any endeavor, I think we've accomplished
a lot for now, and want to put the project on indefinite hiatus until something new comes along.
This is a time to celebrate all that our volunteers have achieved together! This
community has been amazing between the forums and Discord. We're shutting down not because of any
problem, but because we've achieved the goals we set out to accomplish. For that, I couldn't be
more grateful.
The only bittersweet aspect to shutting the project down is that I hoped to grow MLC@Home beyond MLDS,
to become a platform for democratized machine learning research. I failed to gain traction with other
researchers and as such MLDS was the only project on MLC@Home. COVID is partly to blame[1], but there are
a number of other factors ranging from how research is funded in a hot field like ML to my own limited time
commitments. If other researchers express an interest we can revive the project in the future, but for now
I can not justify running the project without a real path to meaningful new work. That's wouldn't be fair to
our volunteers.
What happens now?
First, as promised, the datasets will remain available (DS4 will require some thought and time to release, see
below), and the main MLC@Home website (https://www.mlcathome.org) and twitter feed will remain active so I
can post updates on any papers and how to access DS4 when available. For now, there are no changes
to the BOINC server portions of the website. I'll need to read up on how to properly archive the forums,
project pages, and stats so that they can remain available (read only) without becoming a magnet for spam
and the (currently hourly...) hacking attempts (sigh...). I will also be winding down the Discord community
over the next month or so.
For me personally, I will continue my research and work on publishing meaningful results. I'll also continue
to support other BOINC projects (I've been contributing to BOINC since the SETI@Home classic days)
and support the idea of volunteer computing. At some point, I'll write up my experience as a researcher
starting a new project and running it from the beginning to end; and hope that will be a resource for other
projects wanting to start out. It's generally been a positive experience, but there are some definite areas
for improvement.
For you, I encourage you to continue to support other great BOINC projects with your computing time. The
official list is here https://boinc.berkeley.edu/projects.php.
DS1/2/3 are up for download now, what about DS4?
DS4 is large over 12TB in size for just the Dense portion. So ti's going to require even more time to copy,
package, analyze, and upload. I intend to do this after my analysis and thesis is complete, which should
be in the next 6 months. If you are a researcher and want access to the dataset sooner, please contact
me directly and we can work something out.
The original idea for DS4 was to compute neural networks for each type of data using dense, LeCun-style
CNNs, and AlexNet CNNs. It turns out LeCun networks are so small and easy to compute that I can compute
50,0000 of them them locally on my won workstation in a day or two, so I didn't bother sending those out
as BOINC workunits (also because the current client crashes when computing LeNet5 on some platforms,
and it was faster to computer it locally than track down the bug). Since its debatable what scientific
benefit having AlexNet (another CNN) brings over LeCun networks I'll likely drop those from the dataset.
Thanks
Even if nothing else happens, MLC@Home has been major success. We produced scientifically
interesting and unique datasets, introduced a whole new type of science (machine learning) to the BOINC
community, and showed that machine learning research can be conducted by a group volunteers over
the internet.
There are a few groups and individuals I'd like to specifically thank for making this project such a success.
These include, but aren't limited to: the BOINC developers, especially Vitalii Koshura and the other
developers on the BOINC Discord server, for helping me develop the project from the very
beginning, Marcus (Delta on the BOINC Discord servers) for contributing directly to MLC@Home's
server backend processing software, and who, along with JRingo run the BOINC Radio podcast that
promoted and supported MLC@Home from very beginning. Mike from the PrimeGrid project for
providing some crucial early advice for running a new project. I'm sure I'm forgetting many others, just
know that we, as a community have many to thank for the success of this project.
I'd like to extend an extra thanks to the early volunteers on the project who helped make the forum a
helpful and welcoming place.
Thanks also to the CoRaL Labs and my advisor at UMBC for supporting the research and providing
funding for the new server after we quickly out-grew our original 2015-era ThinkPad laptop.
Finally, thanks to our 4200+ volunteers, who crunched over 12.5 million work units using more than
17000 hosts. I am truly humbled by your contributions and what we've achieved together. None of this
would have been possible without you. Thank you for giving a small unknown researcher a chance, and
I encourage you to seek out smaller projects in the future, as their success will help determine
whether BOINC continues to grow and thrive.
I leave you with one last, satisfying website screenshot:
Thanks again to everyone,
pianoman
-- MLC@Home primary researcher and admin:
www.mlcathome.org
email: mlcathome2020@gmail.com
Twitter: @MLCHome2
Lese weiter bei MLC@Home ....
After over two years, some bumpy moments, and the tremendous support from our volunteers,
I, as MLC admin, am making the decision to shut down MLC@Home as a BOINC project for the
time being.
Why?
We've achieved the goals I set out to accomplish (and more!) with 4 complete datasets comprising
dozens of terabytes of data to analyze. Now we need to focus on analyzing the results and writing papers.
As a researcher, at some point you have to stop generating data and write; and my family, work, and
school commitments have limited the amount of time I can spend generating new experiments. This
should be evident as I've been less and less responsive to the community over the past 6 months,
for which I apologize. While we can always want more from any endeavor, I think we've accomplished
a lot for now, and want to put the project on indefinite hiatus until something new comes along.
This is a time to celebrate all that our volunteers have achieved together! This
community has been amazing between the forums and Discord. We're shutting down not because of any
problem, but because we've achieved the goals we set out to accomplish. For that, I couldn't be
more grateful.
The only bittersweet aspect to shutting the project down is that I hoped to grow MLC@Home beyond MLDS,
to become a platform for democratized machine learning research. I failed to gain traction with other
researchers and as such MLDS was the only project on MLC@Home. COVID is partly to blame[1], but there are
a number of other factors ranging from how research is funded in a hot field like ML to my own limited time
commitments. If other researchers express an interest we can revive the project in the future, but for now
I can not justify running the project without a real path to meaningful new work. That's wouldn't be fair to
our volunteers.
What happens now?
First, as promised, the datasets will remain available (DS4 will require some thought and time to release, see
below), and the main MLC@Home website (https://www.mlcathome.org) and twitter feed will remain active so I
can post updates on any papers and how to access DS4 when available. For now, there are no changes
to the BOINC server portions of the website. I'll need to read up on how to properly archive the forums,
project pages, and stats so that they can remain available (read only) without becoming a magnet for spam
and the (currently hourly...) hacking attempts (sigh...). I will also be winding down the Discord community
over the next month or so.
For me personally, I will continue my research and work on publishing meaningful results. I'll also continue
to support other BOINC projects (I've been contributing to BOINC since the SETI@Home classic days)
and support the idea of volunteer computing. At some point, I'll write up my experience as a researcher
starting a new project and running it from the beginning to end; and hope that will be a resource for other
projects wanting to start out. It's generally been a positive experience, but there are some definite areas
for improvement.
For you, I encourage you to continue to support other great BOINC projects with your computing time. The
official list is here https://boinc.berkeley.edu/projects.php.
DS1/2/3 are up for download now, what about DS4?
DS4 is large over 12TB in size for just the Dense portion. So ti's going to require even more time to copy,
package, analyze, and upload. I intend to do this after my analysis and thesis is complete, which should
be in the next 6 months. If you are a researcher and want access to the dataset sooner, please contact
me directly and we can work something out.
The original idea for DS4 was to compute neural networks for each type of data using dense, LeCun-style
CNNs, and AlexNet CNNs. It turns out LeCun networks are so small and easy to compute that I can compute
50,0000 of them them locally on my won workstation in a day or two, so I didn't bother sending those out
as BOINC workunits (also because the current client crashes when computing LeNet5 on some platforms,
and it was faster to computer it locally than track down the bug). Since its debatable what scientific
benefit having AlexNet (another CNN) brings over LeCun networks I'll likely drop those from the dataset.
Thanks
Even if nothing else happens, MLC@Home has been major success. We produced scientifically
interesting and unique datasets, introduced a whole new type of science (machine learning) to the BOINC
community, and showed that machine learning research can be conducted by a group volunteers over
the internet.
There are a few groups and individuals I'd like to specifically thank for making this project such a success.
These include, but aren't limited to: the BOINC developers, especially Vitalii Koshura and the other
developers on the BOINC Discord server, for helping me develop the project from the very
beginning, Marcus (Delta on the BOINC Discord servers) for contributing directly to MLC@Home's
server backend processing software, and who, along with JRingo run the BOINC Radio podcast that
promoted and supported MLC@Home from very beginning. Mike from the PrimeGrid project for
providing some crucial early advice for running a new project. I'm sure I'm forgetting many others, just
know that we, as a community have many to thank for the success of this project.
I'd like to extend an extra thanks to the early volunteers on the project who helped make the forum a
helpful and welcoming place.
Thanks also to the CoRaL Labs and my advisor at UMBC for supporting the research and providing
funding for the new server after we quickly out-grew our original 2015-era ThinkPad laptop.
Finally, thanks to our 4200+ volunteers, who crunched over 12.5 million work units using more than
17000 hosts. I am truly humbled by your contributions and what we've achieved together. None of this
would have been possible without you. Thank you for giving a small unknown researcher a chance, and
I encourage you to seek out smaller projects in the future, as their success will help determine
whether BOINC continues to grow and thrive.
I leave you with one last, satisfying website screenshot:
Thanks again to everyone,
pianoman
-- MLC@Home primary researcher and admin:
Machine Learning Comprehension @ Home
A BOINC distributed computing project for studying machine learning models
www.mlcathome.org
Twitter: @MLCHome2
Lese weiter bei MLC@Home ....
Ritschie
Moderator (DC)
☆☆☆☆☆☆
MLC@Home wird beendet
Nach über zwei Jahren, einigen holprigen Momenten und der großartigen Unterstützung durch unsere Freiwilligen, habe ich, als MLC-Administrator, die Entscheidung getroffen, MLC@Home als BOINC-Projekt vorläufig einzustellen.
Und warum?
Wir haben die Ziele, die ich mir gesetzt habe, erreicht (und mehr!), mit 4 vollständigen Datensätzen, die mit Dutzenden von Terabytes an zu analysierenden Daten. Jetzt müssen wir uns auf die Analyse der Ergebnisse und das Verfassen von Artikeln konzentrieren. Als Forscher muss man irgendwann aufhören, Daten zu generieren und zu schreiben, und meine familiären, beruflichen und meine familiären, beruflichen und schulischen Verpflichtungen haben die Zeit, die ich für neue Experimente aufwenden kann, begrenzt. Diese sollte sich daran zeigen, dass ich in den letzten 6 Monaten immer weniger auf die Community reagiert habe, wofür ich mich entschuldige. Wir können zwar immer mehr von jedem Projekt erwarten, aber ich denke, wir haben viel erreicht, und ich möchte das Projekt auf unbestimmte Zeit aussetzen, bis sich etwas Neues ergibt.
Dies ist eine Gelegenheit, all das zu feiern, was unsere Freiwilligen gemeinsam erreicht haben! Diese Gemeinschaft war in den Foren und auf Discord unglaublich. Wir schließen das Projekt nicht wegen eines sondern weil wir die Ziele erreicht haben, die wir uns gesetzt haben. Dafür könnte ich nicht dankbarer sein dankbar sein.
Der einzige bittersüße Aspekt der Einstellung des Projekts ist, dass ich gehofft hatte, MLC@Home über MLDS, zu einer Plattform für die demokratische Forschung im Bereich des maschinellen Lernens zu machen. Es gelang mir nicht, bei anderen Forschern Fuß zu fassen Forscher zu gewinnen, und so war MLDS das einzige Projekt auf MLC@Home. COVID ist daran zum Teil schuld[1], aber es gibt aber es gibt noch eine Reihe anderer Faktoren, die von der Finanzierung der Forschung in einem heißen Feld wie ML bis zu meinen eigenen begrenzten Verpflichtungen. Wenn andere Forscher ihr Interesse bekunden, können wir das Projekt in der Zukunft wiederbeleben, aber im Moment kann ich es nicht rechtfertigen, das Projekt ohne einen echten Weg zu sinnvoller neuer Arbeit weiterzuführen. Das wäre nicht fair gegenüber unseren Freiwilligen.
Wie geht es jetzt weiter?
Erstens werden die Datensätze, wie versprochen, weiterhin verfügbar sein (DS4 wird einige Zeit in Anspruch nehmen, siehe unten), und die MLC@Home-Hauptseite (https://www.mlcathome.org) und der Twitter-Feed werden weiterhin aktiv sein, damit ich Aktualisierungen zu allen Papieren und zum Zugang zu DS4 posten kann, sobald diese verfügbar sind. Im Moment gibt es keine Änderungen an den BOINC-Serverbereichen der Website. Ich muss noch nachlesen, wie man die Foren, Projektseiten und Statistiken richtig archiviert, Projektseiten und Statistiken archivieren kann, so dass sie verfügbar bleiben (nur gelesen), ohne ein Magnet für Spam zu werden und die (derzeit stündlichen...) Hacking-Versuche (seufz...). Ich werde auch die Discord-Community abbauen im Laufe des nächsten Monats oder so.
Ich persönlich werde meine Forschung fortsetzen und an der Veröffentlichung aussagekräftiger Ergebnisse arbeiten. Ich werde auch weiterhin andere BOINC-Projekte unterstützen (ich trage seit den Tagen von SETI@Home classic zu BOINC bei) und die Idee des freiwilligen Computings unterstützen. Irgendwann werde ich über meine Erfahrungen als Forscher schreiben ein neues Projekt zu starten und es von Anfang bis Ende zu betreiben; und ich hoffe, dass dies eine Ressource für andere Projekte sein wird, die Projekte, die neu anfangen wollen. Im Allgemeinen war es eine positive Erfahrung, aber es gibt einige Bereiche, die für Verbesserungen.
Ich möchte Sie ermutigen, weiterhin andere großartige BOINC-Projekte mit Ihrer Rechenzeit zu unterstützen. Die offizielle Liste ist hier https://boinc.berkeley.edu/projects.php.
DS1/2/3 stehen jetzt zum Download bereit, was ist mit DS4?
DS4 ist allein für den Dense-Teil über 12 TB groß. Das Kopieren wird also noch mehr Zeit in Anspruch nehmen, verpacken, analysieren und hochladen. Ich habe vor, dies zu tun, wenn meine Analyse und meine Diplomarbeit abgeschlossen sind, was was in den nächsten 6 Monaten der Fall sein sollte. Wenn Sie ein Forscher sind und früher Zugang zu den Daten haben möchten, wenden Sie sich bitte direkt an mich direkt und wir können eine Lösung finden.
Die ursprüngliche Idee für DS4 war es, neuronale Netze für jeden Datentyp zu berechnen, indem dichte, LeCun-artige CNNs und AlexNet CNNs zu berechnen. Es stellte sich heraus, dass LeCun-Netzwerke so klein und einfach zu berechnen sind, dass ich 50.0000 davon lokal auf meiner Won-Workstation in ein oder zwei Tagen berechnen kann, also habe ich mir nicht die Mühe gemacht, diese als BOINC-Workunits zu versenden (auch weil der aktuelle Client bei der Berechnung von LeNet5 auf einigen Plattformen abstürzt, und es schneller war, es lokal zu berechnen, als den Fehler zu finden). Da es fraglich ist, welchen wissenschaftlichen Nutzen von AlexNet (einem anderen CNN) gegenüber LeCun-Netzwerken ist, werde ich diese wahrscheinlich aus dem Datensatz streichen.
Danke
Selbst wenn nichts weiter passiert, war MLC@Home ein großer Erfolg. Wir haben wissenschaftlich interessante und einzigartige Datensätze produziert, der BOINC-Community eine ganz neue Art von Wissenschaft (maschinelles Lernen) vorgestellt Gemeinschaft vorgestellt und gezeigt, dass Forschung zum maschinellen Lernen von einer Gruppe Freiwilliger über das Internet durchgeführt werden kann. über das Internet durchgeführt werden kann.
Es gibt ein paar Gruppen und Einzelpersonen, denen ich besonders dafür danken möchte, dass dieses Projekt so ein Erfolg geworden ist. Dazu gehören unter anderem: die BOINC-Entwickler, insbesondere Vitalii Koshura und die anderen Entwickler auf dem BOINC-Discord-Server, die mir von Anfang an bei der Entwicklung des Projekts Projekt von Anfang an geholfen haben, Marcus (Delta auf dem BOINC-Discord-Server) für seinen direkten Beitrag zur MLC@Home Server-Backend-Verarbeitungssoftware beigetragen hat, und der zusammen mit JRingo den BOINC-Radio-Podcast betreibt, der MLC@Home von Anfang an gefördert und unterstützt hat. Mike vom PrimeGrid-Projekt für für einige wichtige frühe Ratschläge für den Betrieb eines neuen Projekts. Ich bin sicher, dass ich viele andere vergessen habe, aber Ich weiß, dass wir als Gemeinschaft vielen für den Erfolg dieses Projekts zu danken haben.
Ich möchte mich besonders bei den ersten Freiwilligen bedanken, die dazu beigetragen haben, das Forum zu einem hilfreichen und einladenden Ort zu machen.
Vielen Dank auch an die CoRaL Labs und meinen Berater an der UMBC für die Unterstützung der Forschung und die Bereitstellung für die Finanzierung des neuen Servers, nachdem unser ursprünglicher ThinkPad-Laptop aus dem Jahr 2015 schnell ausgereizt war.
Schließlich danken wir unseren mehr als 4200 Freiwilligen, die über 12,5 Millionen Arbeitseinheiten mit mehr als 17000 Hosts. Ich fühle mich durch Ihre Beiträge und das, was wir gemeinsam erreicht haben, wirklich geehrt. Nichts von alledem wäre ohne Sie möglich gewesen. Ich danke Ihnen, dass Sie einem kleinen, unbekannten Forscher eine Chance gegeben haben. Ich möchte Sie ermutigen, sich auch in Zukunft um kleinere Projekte zu bemühen, denn ihr Erfolg wird mit darüber entscheiden ob BOINC weiter wächst und gedeiht.
Ich lasse Sie mit einem letzten, überzeugenden Screenshot der Website zurück:
Nochmals vielen Dank an alle,
pianoman
-- MLC@Home primary researcher and admin:
www.mlcathome.org
email: mlcathome2020@gmail.com
Twitter: @MLCHome2
Lese weiter bei MLC@Home ....
Übersetzt mit www.DeepL.com/Translator (kostenlose Version)
Nach über zwei Jahren, einigen holprigen Momenten und der großartigen Unterstützung durch unsere Freiwilligen, habe ich, als MLC-Administrator, die Entscheidung getroffen, MLC@Home als BOINC-Projekt vorläufig einzustellen.
Und warum?
Wir haben die Ziele, die ich mir gesetzt habe, erreicht (und mehr!), mit 4 vollständigen Datensätzen, die mit Dutzenden von Terabytes an zu analysierenden Daten. Jetzt müssen wir uns auf die Analyse der Ergebnisse und das Verfassen von Artikeln konzentrieren. Als Forscher muss man irgendwann aufhören, Daten zu generieren und zu schreiben, und meine familiären, beruflichen und meine familiären, beruflichen und schulischen Verpflichtungen haben die Zeit, die ich für neue Experimente aufwenden kann, begrenzt. Diese sollte sich daran zeigen, dass ich in den letzten 6 Monaten immer weniger auf die Community reagiert habe, wofür ich mich entschuldige. Wir können zwar immer mehr von jedem Projekt erwarten, aber ich denke, wir haben viel erreicht, und ich möchte das Projekt auf unbestimmte Zeit aussetzen, bis sich etwas Neues ergibt.
Dies ist eine Gelegenheit, all das zu feiern, was unsere Freiwilligen gemeinsam erreicht haben! Diese Gemeinschaft war in den Foren und auf Discord unglaublich. Wir schließen das Projekt nicht wegen eines sondern weil wir die Ziele erreicht haben, die wir uns gesetzt haben. Dafür könnte ich nicht dankbarer sein dankbar sein.
Der einzige bittersüße Aspekt der Einstellung des Projekts ist, dass ich gehofft hatte, MLC@Home über MLDS, zu einer Plattform für die demokratische Forschung im Bereich des maschinellen Lernens zu machen. Es gelang mir nicht, bei anderen Forschern Fuß zu fassen Forscher zu gewinnen, und so war MLDS das einzige Projekt auf MLC@Home. COVID ist daran zum Teil schuld[1], aber es gibt aber es gibt noch eine Reihe anderer Faktoren, die von der Finanzierung der Forschung in einem heißen Feld wie ML bis zu meinen eigenen begrenzten Verpflichtungen. Wenn andere Forscher ihr Interesse bekunden, können wir das Projekt in der Zukunft wiederbeleben, aber im Moment kann ich es nicht rechtfertigen, das Projekt ohne einen echten Weg zu sinnvoller neuer Arbeit weiterzuführen. Das wäre nicht fair gegenüber unseren Freiwilligen.
Wie geht es jetzt weiter?
Erstens werden die Datensätze, wie versprochen, weiterhin verfügbar sein (DS4 wird einige Zeit in Anspruch nehmen, siehe unten), und die MLC@Home-Hauptseite (https://www.mlcathome.org) und der Twitter-Feed werden weiterhin aktiv sein, damit ich Aktualisierungen zu allen Papieren und zum Zugang zu DS4 posten kann, sobald diese verfügbar sind. Im Moment gibt es keine Änderungen an den BOINC-Serverbereichen der Website. Ich muss noch nachlesen, wie man die Foren, Projektseiten und Statistiken richtig archiviert, Projektseiten und Statistiken archivieren kann, so dass sie verfügbar bleiben (nur gelesen), ohne ein Magnet für Spam zu werden und die (derzeit stündlichen...) Hacking-Versuche (seufz...). Ich werde auch die Discord-Community abbauen im Laufe des nächsten Monats oder so.
Ich persönlich werde meine Forschung fortsetzen und an der Veröffentlichung aussagekräftiger Ergebnisse arbeiten. Ich werde auch weiterhin andere BOINC-Projekte unterstützen (ich trage seit den Tagen von SETI@Home classic zu BOINC bei) und die Idee des freiwilligen Computings unterstützen. Irgendwann werde ich über meine Erfahrungen als Forscher schreiben ein neues Projekt zu starten und es von Anfang bis Ende zu betreiben; und ich hoffe, dass dies eine Ressource für andere Projekte sein wird, die Projekte, die neu anfangen wollen. Im Allgemeinen war es eine positive Erfahrung, aber es gibt einige Bereiche, die für Verbesserungen.
Ich möchte Sie ermutigen, weiterhin andere großartige BOINC-Projekte mit Ihrer Rechenzeit zu unterstützen. Die offizielle Liste ist hier https://boinc.berkeley.edu/projects.php.
DS1/2/3 stehen jetzt zum Download bereit, was ist mit DS4?
DS4 ist allein für den Dense-Teil über 12 TB groß. Das Kopieren wird also noch mehr Zeit in Anspruch nehmen, verpacken, analysieren und hochladen. Ich habe vor, dies zu tun, wenn meine Analyse und meine Diplomarbeit abgeschlossen sind, was was in den nächsten 6 Monaten der Fall sein sollte. Wenn Sie ein Forscher sind und früher Zugang zu den Daten haben möchten, wenden Sie sich bitte direkt an mich direkt und wir können eine Lösung finden.
Die ursprüngliche Idee für DS4 war es, neuronale Netze für jeden Datentyp zu berechnen, indem dichte, LeCun-artige CNNs und AlexNet CNNs zu berechnen. Es stellte sich heraus, dass LeCun-Netzwerke so klein und einfach zu berechnen sind, dass ich 50.0000 davon lokal auf meiner Won-Workstation in ein oder zwei Tagen berechnen kann, also habe ich mir nicht die Mühe gemacht, diese als BOINC-Workunits zu versenden (auch weil der aktuelle Client bei der Berechnung von LeNet5 auf einigen Plattformen abstürzt, und es schneller war, es lokal zu berechnen, als den Fehler zu finden). Da es fraglich ist, welchen wissenschaftlichen Nutzen von AlexNet (einem anderen CNN) gegenüber LeCun-Netzwerken ist, werde ich diese wahrscheinlich aus dem Datensatz streichen.
Danke
Selbst wenn nichts weiter passiert, war MLC@Home ein großer Erfolg. Wir haben wissenschaftlich interessante und einzigartige Datensätze produziert, der BOINC-Community eine ganz neue Art von Wissenschaft (maschinelles Lernen) vorgestellt Gemeinschaft vorgestellt und gezeigt, dass Forschung zum maschinellen Lernen von einer Gruppe Freiwilliger über das Internet durchgeführt werden kann. über das Internet durchgeführt werden kann.
Es gibt ein paar Gruppen und Einzelpersonen, denen ich besonders dafür danken möchte, dass dieses Projekt so ein Erfolg geworden ist. Dazu gehören unter anderem: die BOINC-Entwickler, insbesondere Vitalii Koshura und die anderen Entwickler auf dem BOINC-Discord-Server, die mir von Anfang an bei der Entwicklung des Projekts Projekt von Anfang an geholfen haben, Marcus (Delta auf dem BOINC-Discord-Server) für seinen direkten Beitrag zur MLC@Home Server-Backend-Verarbeitungssoftware beigetragen hat, und der zusammen mit JRingo den BOINC-Radio-Podcast betreibt, der MLC@Home von Anfang an gefördert und unterstützt hat. Mike vom PrimeGrid-Projekt für für einige wichtige frühe Ratschläge für den Betrieb eines neuen Projekts. Ich bin sicher, dass ich viele andere vergessen habe, aber Ich weiß, dass wir als Gemeinschaft vielen für den Erfolg dieses Projekts zu danken haben.
Ich möchte mich besonders bei den ersten Freiwilligen bedanken, die dazu beigetragen haben, das Forum zu einem hilfreichen und einladenden Ort zu machen.
Vielen Dank auch an die CoRaL Labs und meinen Berater an der UMBC für die Unterstützung der Forschung und die Bereitstellung für die Finanzierung des neuen Servers, nachdem unser ursprünglicher ThinkPad-Laptop aus dem Jahr 2015 schnell ausgereizt war.
Schließlich danken wir unseren mehr als 4200 Freiwilligen, die über 12,5 Millionen Arbeitseinheiten mit mehr als 17000 Hosts. Ich fühle mich durch Ihre Beiträge und das, was wir gemeinsam erreicht haben, wirklich geehrt. Nichts von alledem wäre ohne Sie möglich gewesen. Ich danke Ihnen, dass Sie einem kleinen, unbekannten Forscher eine Chance gegeben haben. Ich möchte Sie ermutigen, sich auch in Zukunft um kleinere Projekte zu bemühen, denn ihr Erfolg wird mit darüber entscheiden ob BOINC weiter wächst und gedeiht.
Ich lasse Sie mit einem letzten, überzeugenden Screenshot der Website zurück:
Nochmals vielen Dank an alle,
pianoman
-- MLC@Home primary researcher and admin:
Machine Learning Comprehension @ Home
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