Искусственный интеллект — это постоянно растущая и развивающаяся технология. Моды с искусственным интеллектом все чаще используются в современном мире. Обладая силой статистики и синтетического интеллекта, машины способны демонстрировать человеческий интеллект, время от времени даже выше человеческого! Это обеспечивает онлайн-сертификат по обработке и анализу данных.
Одним из таких актуальных, но драматических достижений в машинном обучении является недавно отвергнутая идея, называемая федеративным обучением. Потребители персонализируют реплику версии локально, в первую очередь, полностью исходя из своего потребительского выбора. Затем подмножество потребительских обновлений объединяется (B) для формирования согласованного изменения © к общей версии. Затем этот метод повторяется. Это также обеспечивает курс по науке о данных и машинному обучению. Федеративное обучение обучает важным модам на децентрализованную статистику. Они гипернастроены для потребителя, имеют минимальные задержки и являются приватными. Эта статья представляет собой учебник для начинающих по федеративному обучению.
Что такое федеративное обучение?
Рынком ИИ управляют технологические гиганты, включая Google, Amazon и Microsoft, предоставляющие решения и API-интерфейсы ИИ, основанные в первую очередь на облаке. В традиционных методах искусственного интеллекта важная статистика о потребителях отправляется на серверы, на которых обучаются модели. Это лучший онлайн-курс по машинному обучению.
Это ужасно! Благодаря расширению внимания к конфиденциальности потребителей с помощью исключительных гаджетов и платформ, создателям ИИ больше не нужно забывать о правде, к которой их версия получает доступ, и об использовании статистических данных, которые касаются потребителя! Федеративное обучение рождается на пересечении встроенного искусственного интеллекта, блокчейна и сторонних вычислений/IoT.
Здесь мы учим централизованную версию машинного обучения по децентрализованной статистике! Давайте возьмем гипотетическое заявление о проблеме и поймем, как объединено получение знаний о произведениях, шаг через способ шага. Внедрение устройств памяти LSTM — это совершенно новое первоклассное упражнение для рекуррентных нейронных сетей для прогнозирования коллекций. Итак, хватайте свою кружку эспрессо и ныряйте!
Предположим, вы приобрели устройство для обучения данных стажера в компании, и ваша задача состоит в том, чтобы создать надежное устройство для изучения программного обеспечения, которое хочет обучаться на потребительской статистике. Вам разрешено извлекать потребительскую статистику, смешивать ее из многих моделей машинного обучения и складывать на централизованном облачном сервере в свою версию для обработки. Ты умный парень, и ты делаешь всю свою работу! Вы упомянули об этом на совещании, и ваш босс сейчас занимается примерно следующими шагами. Тем временем вы и ваши товарищи по команде начали обсуждать этот вопрос. Подведем итоги плана!
1. Таким образом, наш централизованный гаджет для получения знаний о программном обеспечении может иметь рядом реплику по всем прогнозам, в которой клиенты могут использовать их в соответствии с нашими потребностями.
2. Версия теперь будет регулярно анализировать и обучаться на записях, введенных через средства пользователя, и время от времени становиться умнее.
3. Затем гаджетам разрешается переключать образовательные эффекты с ближайшей копии гаджета, получающего знания о приложении, снова на критический сервер.
4. Этот же метод применяется во многих устройствах, которые имеют аналогичную версию программного обеспечения. Эффекты могут быть объединены внутри централизованного сервера, на этот раз без потребительской статистики.
5. Централизованный облачный сервер теперь обновляет свое важное устройство, получая информацию о версии из агрегированных образовательных эффектов, которая теперь намного выше, чем ранее развернутая версия.
6. Команда по улучшению теперь обновляет версию до более современной версии, а клиенты заменяют программное обеспечение на более умную версию, состоящую из их собственной статистики!
Преимущества федеративного получения знаний
В двух словах, федеративное обучение с упомянутыми выше 6 шагами теперь создаст машину, которая шифрует критическую для потребителей статистику с помощью ключа шифрования, который не всегда находится под рукой вашего централизованного облачного сервера. На самом деле такое целенаправленное шифрование считается протоколом наложения с нулевой суммой. Маски с нулевой суммой в сумме дают по крайней мере единицу в одном направлении и ноль в другом. Один из них объединяет и защищает зашифрованную или неизменную статистику пользователей, в то время как следующий расшифровывает образовательные эффекты на сервер. Вот и все примерно Federated Learning!
