Публикации по теме 'federated-learning'
Объявление о поддержке Federated Analytics в Raven Distribution Framework (RDF)
Федеративная аналитика — это последняя функция, добавленная в Raven Distribution Framework, которая обеспечивает безопасное динамическое агрегирование статистических данных, таких как среднее значение, дисперсия и стандартное отклонение, для данных, которые хранятся в частном порядке на нескольких клиентах. Библиотека RDF Ravop теперь поддерживает создание федеративных операций, которые разработчики могут использовать для проведения анализа без непосредственного наблюдения за личными..
Федеративное обучение: ваше любимое руководство
Приложения от Netflix , Amazon , Google , алгоритмы обнаружения мошенничества и здравоохранения используют федеративное обучение. Таким образом, периферийные устройства, такие как мобильные телефоны, могут помочь в обновлении моделей машинного обучения, сохраняя при этом все данные локально — нет необходимости в центральном сервере. Федеративное обучение обеспечивает улучшенную производительность приложений и более надежную конфиденциальность для пользователя. Читайте дальше,..
Резюме: устранение утечки меток в федеративном обучении
19 июля 2023 г., УСТРАНЕНИЕ УТЕЧКИ МЕТОК В ВЕРТИКАЛЬНОМ ФЕДЕРАТИВНОМ ОБУЧЕНИИ НА ОСНОВЕ ТРЕВОИХ — Хидэаки Такахаши, Цзинцзин Лю, Ян Лю
Вертикальное федеративное обучение (VFL) позволяет нескольким сторонам с непересекающимися функциями общего набора данных совместно обучать модель машинного обучения, не делясь своими личными данными. Модели на основе деревьев, такие как случайные леса и деревья с градиентным усилением, популярны в VFL из-за их эффективности и интерпретируемости. Однако..
Федеративное машинное обучение — чудо, которое нам нужно.
Как федеративное машинное обучение может помочь точной медицине.
Машинное обучение уже прочно вошло в нашу жизнь. Машинное обучение влияет на все, от того, как мы делаем покупки, до получения информации. Использование федеративного машинного обучения станет важным фактором точной медицины в будущем. Это связано с тем, что это позволит получать более точные данные и анализ в большем масштабе, чем это было возможно раньше.
Использование ИИ в точной медицине — относительно новая..
Федеративное обучение — децентрализованный метод обучения моделей машинного обучения.
Самообучение и автоматизация процессов не являются новыми концепциями в профессиональном секторе. На самом деле это два самых основных совета, которые дают людям их сверстники.
Изучение нашего предыдущего опыта и опыта других, а также выполнение задач таким образом, чтобы свести к минимуму усилия при сохранении эффективности, были решающим вкладом во все великие открытия в любой области.
Самообучение и автоматизация больше не ограничиваются людьми. Сейчас компьютеры программируют..
Безопасность и надежность федеративного обучения от Yingfei Fan и Yin Zhang
Если вы используете телефон Google Pixel или часы Apple, вы, вероятно, пользуетесь новейшей технологией федеративного обучения!
Федеративное обучение позволяет мобильным телефонам или другим устройствам совместно изучать общую модель прогнозирования, сохраняя при этом все обучающие данные на устройстве, отделяя возможность машинного обучения от необходимости хранить данные в облаке.
Это работает следующим образом: ваше устройство загружает текущую модель, улучшает ее, изучая данные на..
Что такое федеративное обучение?
Большинство крупных компаний, занимающихся потребительскими технологиями, которые специализируются на ИИ и машинном обучении , теперь используют федеративное обучение - форму машинного обучения, которая обучает алгоритмы на устройствах, распределенных по сети, без необходимости передачи данных на каждое устройство. Учитывая растущую осведомленность о проблемах конфиденциальности, федеративное обучение может стать предпочтительным методом машинного обучения для случаев использования..
