Публикации по теме 'pysyft'
Введение в федеративное обучение: руководство для начинающих
Введение в федеративное обучение: руководство для начинающих
Федеративное обучение
Федеративное обучение - это метод обучения моделей глубокого обучения на данных, к которым у вас нет доступа.
Представляем федеративное обучение
В основном федеративное обучение: вместо того, чтобы переносить все данные на одну машину и обучать модель, мы переносим модель в данные, обучаем ее локально и просто загружаем «обновления модели» на центральный сервер.
Случаи применения:
app..
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..
Зашифрованные методы глубокого обучения с помощью PySyft
Хорошо, прежде чем мы продолжим, давайте настроим наш поток, в котором мы будем двигаться -
Краткое введение в модульную арифметику Техника обмена секретами Зашифрованное глубокое обучение с помощью pysyft
Модульная арифметика - почему она здесь важна?
Позвольте мне задать вам простой вопрос: предположим, что часы показывают время 2 часа, и я спрашиваю, какое время будет через 15 часов, вы можете сказать правильный ответ как 5 часов.
Но спросите человека, который не..