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..

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..

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..