Публикации по теме 'federated-learning'
Обзор статьи: «EdgeFed: оптимизированное федеративное обучение на основе граничных вычислений»
В этой статье я расскажу об EdgeFed, который представляет собой алгоритм оптимизации для федеративного обучения, основанный на граничных вычислениях.
Оригинал статьи: https://ieeexplore.ieee.org/document/9260194
1. Введение
В предыдущей статье я представил алгоритм федеративного обучения и федеративного среднего (FedAvg).
FedAvg — это практичный метод FL глубоких сетей, основанный на итеративном усреднении моделей, он устойчив к несбалансированным, независимым и одинаково..
Понимание федеративного обучения: децентрализованный ИИ для конфиденциальности и эффективности
Введение
В эпоху, когда конфиденциальность и безопасность данных стали первостепенными проблемами, мир машинного обучения стал свидетелем революционной инновации, известной как федеративное обучение. Этот передовой подход к искусственному интеллекту сочетает в себе мощь децентрализованных вычислений с обещанием защиты личных данных. В этой статье мы отправимся в путь, чтобы демистифицировать федеративное обучение, проливая свет на его внутреннюю работу, применение в различных отраслях..
Федеративное машинное обучение потрясет вас.
В этой статье мы проанализируем вариант использования федеративного машинного обучения. Мы имели честь и удовольствие получить разрешение от Dr. Мария Тереза Ферретти , CSO и соучредитель Женского мозгового проекта , чтобы иметь возможность процитировать ее в этой статье.
Работа доктора Ферретти говорит сама за себя, чтобы помочь в понимании. Я делюсь одним из ее недавних выступлений на TEDx в Турине, Италия:
Столп проекта «Женский мозг».
Проект «Женский мозг» (WBP) — это..
Кто мы: междисциплинарная команда исследователей, экспертов по машинному обучению и конфиденциальности…
Пятилетний проект FeatureCloud, возглавляемый научным координатором профессором доктором Яном Баумбахом из Гамбургского университета (Германия), начался в январе 2019 года и получает финансирование в размере 4,6 млн евро от программы исследований и инноваций Европейского Союза Horizon 2020. программа» по грантовому соглашению № 826078.
В состав консорциума входят эксперты по конфиденциальности и безопасности из Исследовательского института AG & Co KG в Вене (Австрия), веб-разработчики..
Федеративное обучение и почему это следующая большая вещь в машинном обучении
Федеративное обучение — это революционный подход в области машинного обучения, который может изменить способ создания и развертывания моделей машинного обучения. В этой статье мы обсудим, что такое федеративное обучение, как оно работает и почему оно считается следующим важным событием в мире машинного обучения.
Что такое федеративное обучение?
Федеративное обучение — это подход к распределенному машинному обучению, который позволяет нескольким сторонам совместно обучать модель машинного..
Федеративное обучение: преобразование машинного обучения с обеспечением конфиденциальности и эффективности
Почему модели машинного обучения никогда не ходят на вечеринки? Потому что боятся перенастроить танцпол!
В этой статье мы окунемся в увлекательный мир федеративного обучения, исследуем его ключевые принципы, преимущества и потенциальные применения, а также приведем несколько реальных примеров, демонстрирующих его мощь.
Сохранение конфиденциальности . Представьте себе сценарий, в котором глобальная платформа электронной коммерции хочет улучшить свою систему рекомендаций. Он собирает..
Типы федеративного обучения
Организациям необходимо понимать поведение пользователей, используя данные , чтобы улучшить свои позиции на рынке. Поэтому предприятия запрашивают отзывы пользователей различными способами. Например, у известной технологической компании Garmin есть специальная страница, на которой клиенты могут отправлять идеи и предложения. Точно так же Hotjar использует тестирование удобства использования, тогда как Zapier фокусируется на опросах отзывов пользователей.
Персонализация — еще..
