Публикации по теме 'federated-learning'
Flower, PySyft & Co. — Федеративные платформы обучения на Python
Всестороннее сравнение федеративных платформ обучения на 2023 год
Часто наиболее ценные данные также являются конфиденциальными и защищенными. Например, личная информация должна быть защищена в соответствии с законами, а внутренние записи компании часто засекречены. В ситуациях, когда модели машинного обучения обучаются на нескольких наборах данных с определенными ограничениями доступа, может применяться федеративное обучение (FL). FL — это метод распределенного обучения для обучения..
Проблемы при развертывании федеративных моделей обучения
Разница между федеративным обучением и обычным машинным обучением
В обычном машинном обучении данные находятся в одном источнике или объединяются в один источник с помощью определенных ETL (операций извлечения, загрузки и преобразования) инженерами данных из нескольких баз данных, а затем используются для обучения модели машинного обучения.
В федеративном обучении данные не покидают источник происхождения. Существует центральный сервер, которым владеют специалисты по данным, а источники..
Tech Lunch Talk профессора доктора Яна Баумбаха в эту пятницу, 17 декабря, с 13:00 до 14:00 по центральноевропейскому времени.
https://meetup.com/de-DE/ai-campus-berlin/events/282139180/ Настройтесь на онлайн-трансляцию в эту пятницу, 17 декабря 2021 г., с 13:00 до 14:00 по центральноевропейскому времени: в этом Tech Lunch Talk , профессор д-р Ян Баумбах из Гамбургского университета (UHH) расскажет об идее системной медицины, о том, какое отношение к ней имеют ИИ и машинное обучение, почему важна конфиденциальность и как Институт вычислительной системной биологии (CosyBio) в Гамбургский университет..
Как сотрудничество меняет медицину
Краткое введение в новые технологии, которые позволяют врачам, исследователям и специалистам по данным работать вместе над новаторскими открытиями.
Развитие искусственного интеллекта уже оказало большое влияние на нашу жизнь. От беспилотных автомобилей до распознавания изображений — мы часто не осознаем, насколько взаимосвязанными стали наши жизни с искусственным интеллектом. Однако наиболее многообещающее применение этой технологии лежит в медицине, где она может найти решения для..
Федеративное обучение для многоклассового XGBoost с Flower FL | Конкурс литологии FORCE 2020…
Что такое федеративное обучение?
В исследованиях машинного обучения федеративное обучение (FL) стало преобразующим подходом, по-новому определяющим способы обучения моделей. Поскольку проблемы конфиденциальности данных растут, традиционный метод централизованного обучения моделей сталкивается с проблемами в обеспечении конфиденциальности конфиденциальной информации. Федеративное обучение стало решением этой проблемы, предлагая новый способ использования коллективного интеллекта..
Общие сведения о федеративном обучении
Изучение преимуществ и проблем федеративного обучения
Общие сведения о федеративном обучении
Метод машинного обучения для децентрализованных данных
Федеративное обучение — это метод машинного обучения, который позволяет обучать модели на децентрализованных данных, таких как данные о мобильных телефонах, планшетах или ноутбуках пользователей. Как правило, федеративное обучение работает, когда центральный сервер координирует процесс обучения и тестирования, отправляя обновления..
Преимущества федеративного обучения: специалисты обрабатывающей промышленности делятся своими мыслями (автомобильная…
Конфиденциальность и частный характер данных часто являются барьером, поскольку компании просто не готовы отказаться от своего суверенитета. В этом интервью с Кьярой Напионе из Comau и Джакомо Фекондо из Stellantis мы объясняем, как платформа MUSKETEER предлагает решение этих двух задач, обеспечивая эффективность при соблюдении суверенитета поставщиков данных на сборочных линиях для автомобильной промышленности.
Какая польза от проекта для вас? Помогло ли это повысить..
