Публикации по теме 'federated-learning'
Федеративное обучение и конфиденциальность данных на клавиатуре.
На днях я придумал это интересное видео , снятое Tensorflow и Françoise Beaufay (научным сотрудником Google). Эта статья представляет собой просто резюме и некоторые примечания относительно этого потрясающего видео, поэтому, если вам интересно и вы хотите узнать больше об этом, просмотрите канал Tensorflow и, в частности, видео Федеративное обучение: основы и приложение для мобильной клавиатуры (ML Tech Talks ) .
При этом давайте поговорим о федеративном обучении и о том, как оно..
Flower делает федеративное обучение поразительно простым
Платформа предоставляет простую, легкую и удобную для разработчиков модель программирования для реализации конвейеров федеративного обучения в нескольких строках кода.
Недавно я запустил образовательный информационный бюллетень, посвященный ИИ, у которого уже более 150 000 подписчиков. TheSequence — это не BS…
Федеративное обучение: новый рубеж машинного обучения
Сегодня мы исследуем мир федеративного обучения, новой захватывающей области машинного обучения и искусственного интеллекта. Его основная предпосылка заключается в обучении моделей машинного обучения с использованием имеющихся данных без необходимости их консолидации в одном месте. Модели машинного обучения обучаются на данных там, где они создаются и хранятся. Этот новый подход помогает обойти проблемы конфиденциальности и безопасности данных, открывая новые и эффективные способы..
Прогнозирование трафика 5G с использованием федеративного обучения
Ожидается, что развертывание сетей 5G произведет революцию в том, как мы общаемся и взаимодействуем с технологиями. Благодаря высокой скорости и низкой задержке 5G откроет новые возможности для мобильных приложений и услуг. Однако с увеличением количества подключений возникает необходимость точного прогнозирования трафика 5G, чтобы гарантировать, что сеть сможет справиться с нагрузкой. В этой статье мы рассмотрим, как можно использовать федеративное обучение для прогнозирования трафика..
Федеративное обучение для чайников.
Введение
На мой взгляд, полезно знать, почему была разработана та или иная технология или алгоритм. Поэтому всякий раз, когда появляется новая технология или алгоритм, который я хочу изучить, я часто задаю себе следующие вопросы: с какими ограничениями сталкивался предшествующий алгоритм или метод, что привело к разработке такого алгоритма или технологии? Как это работает? и есть ли проблема, которую он не решил, или возникла новая проблема?
Мы будем использовать тот же подход и..
Отслеживайте показатели производительности модели в федеративном обучении
Федеративное обучение - это метод машинного обучения, который обучает модель на нескольких децентрализованных устройствах, каждое из которых содержит локальную выборку данных, без обмена этими выборками данных. Представим, что с помощью этой техники вы обучили модель бинарной классификации. Вы хотите протестировать его на данных нескольких устройств, вычислив оценку модели ROC-AUC на каждом из них, а затем усреднив результаты. Возникают следующие вопросы:
Насколько эта оценка..
Запуск объединенных рабочих процессов машинного обучения в FeatureCloud
Федеративное машинное обучение как альтернатива центральному анализу данных с учетом конфиденциальности
Машинное обучение (ML) стало важным инструментом в исследованиях и промышленности. Хотя модели и технологии для создания точных моделей прогнозирования или извлечения знаний из этих моделей уже существуют, основным препятствием в машинном обучении по-прежнему остается доступность данных. Во многих областях, таких как система здравоохранения, данные обычно разбросаны по разным..
