Публикации по теме 'federated-learning'
Что такое федеративное обучение и зачем оно нужно?
Что такое федеративное обучение и зачем оно нужно?
Федеративное обучение (FL) — это настройка машинного обучения, которая позволяет различным организациям сотрудничать для создания мощной общей модели без необходимости делиться своими личными данными.
Давайте рассмотрим пример федеративной системы обучения и объясним, зачем вам ее создавать:
Предположим, вы — прекрасная компания/банк/больница, и у вас есть некоторый объем данных, но вы хотите, чтобы ваша модель видела больше данных..
Расцвет федеративного обучения: новая парадигма ИИ
Введение
Искусственный интеллект (ИИ) изменил правила игры в технологической индустрии, произведя революцию в различных секторах, от здравоохранения до финансов и от развлечений до транспорта. Однако по мере того, как ИИ продолжает развиваться, развиваются и методы обучения моделей ИИ. Одной из таких новых тенденций является федеративное обучение, децентрализованный подход к машинному обучению, который обещает повысить конфиденциальность и эффективность систем ИИ.
Общие сведения о..
FedAvg упрощенный
Федеративное обучение — это метод машинного обучения, который позволяет нескольким устройствам, например смартфонам или периферийным устройствам, совместно обучать модель, сохраняя свои данные на устройствах и никогда не отправляя их на центральный сервер. Этот подход имеет несколько преимуществ, таких как защита конфиденциальности и возможность обучать модели на гораздо большем наборе данных, распределенном по устройствам.
Один из популярных методов реализации федеративного обучения..
Федеративное обучение для обнаружения Wake Word
Федеративное обучение для обнаружения пробуждающих слов
Дэвид Лерой, Элис Кук, Тибо Лаврил, Тибо Гиссельбрех и Джозеф Дюро
Мы предлагаем практический подход, основанный на федеративном обучении, для решения проблем вне домена, возникающих при постоянно работающих встроенных речевых моделях, таких как детекторы пробуждающих слов. Мы проводим обширное эмпирическое исследование федеративного алгоритма усреднения для слова пробуждения Hey Snips на основе краудсорсингового набора..
Немного о федеративном обучении, атаках и стратегиях защиты
Федеративное обучение — это метод обучения моделей машинного обучения на данных, распределенных по нескольким устройствам, без совместного использования данных с центральным сервером. Устройства могут быть любыми: от смартфонов до датчиков, встроенных в транспортные средства или промышленное оборудование.
Подход к федеративному обучению был впервые предложен Google в 2016 году и с тех пор был принят рядом других компаний, включая Microsoft, Amazon и Facebook.
Федеративное..
Федеративное обучение и ИИ, сохраняющий конфиденциальность
Обеспечьте безопасность пользователей и хорошо обучите вашу модель с помощью федеративного обучения.
В прошлом месяце я искал какую-нибудь технику для использования в моем новом проекте, затем я нашел кое-что о получении обученных данных от людей, сохраняющих свою конфиденциальность. Я узнал, что это называется «федеративное обучение» и что это лучший способ машинного обучения, обеспечивающего конфиденциальность данных. Но как это работает? Продолжайте читать, чтобы узнать!..
Введение в федеративное обучение
Конфиденциальность и безопасность данных с федеративным обучением
Люди в области AI-ML-DL часто спрашивали о конфиденциальности данных и безопасности данных , что довольно логично, потому что после обучения моделей на самых разных наборах данных, какой должна быть стратегия для работы с данными и его конфиденциальность?
Для современного ИИ все еще существуют два серьезных препятствия. Во-первых, данные обычно существуют в виде изолированных островков в различных компаниях ...
