Публикации по теме 'federated-learning'


Блог AWS AI/ML: подход федеративного обучения для преобразования традиционных задач AI/ML в бизнес…
Введение: По данным Gartner, 79% корпоративных стратегов считают искусственный интеллект (ИИ) и аналитику критически важными для их успеха в ближайшие два года. Поскольку мир стремительно вступает в эпоху технологического прогресса, растущая важность искусственного интеллекта и машинного обучения (МО) неоспорима. Их потенциал кажется безграничным: от революции в отраслях до улучшения повседневной жизни. Однако практические проблемы требуют тщательного рассмотрения и инновационных..
Что такое федеративное обучение? Узнайте о машинном обучении с сохранением конфиденциальности
Хотите понять, что такое федеративное обучение ? В этой статье мы узнаем о федеративном обучении, которое представляет собой направление современного машинного обучения . Здесь мы предоставим вам все подробности о федеративном обучении и о том, как алгоритмы федеративного обучения могут помочь сохранить ваши личные данные и по-прежнему обучать модель на вашем устройстве. Темы, которые мы освещаем, включают: Что такое федеративное обучение в машинном обучении? Как работает..
«Ломая барьеры в конфиденциальности данных: как федеративное обучение расширяет возможности безопасного машинного обучения»
Введение ИИ уже давно является модным словом в отрасли и имеет широкое применение во всех отраслях. Данные — это сырой ингредиент, на котором строится ИИ. В повседневной жизни, сознательно или неосознанно, мы производим петабайты данных. Данные, особенно информация, позволяющая установить личность, хотя и необходимы для предоставления персонализированных рекомендаций, улучшений и оптимизаций, — палка о двух концах. Данные могут помочь компаниям понять своих заинтересованных сторон и..
Разработка настраиваемой федеративной среды обучения с помощью PyTorch Lightning и Flower
Введение Федеративное обучение — это подход к машинному обучению, который позволяет нескольким устройствам совместно обучать модель без обмена необработанными данными. В традиционном машинном обучении все данные обычно отправляются на центральный сервер для обучения, что может быть неэффективным и может поставить под угрозу конфиденциальность. С другой стороны, федеративное обучение позволяет данным оставаться децентрализованными и конфиденциальными, но при этом позволяет обучать модели..
Введение в федеративное обучение
Федеративное обучение — это относительно новый тип обучения, который позволяет избежать централизованного сбора данных и обучения моделей. Каждое мобильное устройство (или пограничный узел) обучает модель, используя свои данные, и обученная модель передается на централизованный сервер. Несмотря на то, что данные не передаются напрямую на централизованный сервер, FL не обеспечивает полной конфиденциальности пользователей, поскольку общие параметры модели можно использовать для изучения..
Как роботы учатся друг у друга
Федеративное машинное обучение в действии: оценка эффективности Роботы учатся друг у друга COMAU является поставщиком средств автоматизации, и его роботы установлены на десятках заводов в автомобильной сфере. В этом контексте эти клиенты промышленной автоматизации не хотят делиться своими данными. Тем не менее, эти данные ценны для производителя роботов как с точки зрения бизнеса (новые дополнительные услуги для клиентов), так и с точки зрения технических аспектов (улучшение..
Федеративное обучение: как улучшить модель машинного обучения клиентов, используя данные из их…
Согласно статье Forbes «Следующее поколение искусственного интеллекта», опубликованной 12 октября 2020 года, федеративное обучение становится горячей темой в искусственном интеллекте из-за большого количества данных наряду с обязательной необходимостью сохранения конфиденциальности при работе с личными информация Определение и контекст Модели машинного обучения требуют огромного количества данных, однако для многих секторов бизнеса и случаев получение данных может быть очень сложным,..