Публикации по теме federated-learning

Публикации по теме 'federated-learning'

Федеративное обучение: будущее искусственного интеллекта

Одним из самых последних достижений в области глубокого обучения и искусственного интеллекта является концепция « Федеративного обучения ». В четверг, 6 апреля 2017 года, Google AI объявил об этой концепции федеративного обучения в своем блоге, которая буквально поразила энтузиастов машинного обучения, специалистов по данным и исследователей и заставила их поверить в то, что такая децентрализованная модель ИИ действительно возможна. Федеративное обучение:..

Диффузионный хакатон 2019

Диффузионный хакатон 2019 Родом из Blockpass Identity Lab, расположенной в солнечной Шотландии, наша команда из трех человек поехала в Берлин, чтобы принять участие в Diffusion; хакатон, организованный Outlier Ventures, посвященный применению и объединению технологий распределенного реестра (DLT), криптографии, Интернета вещей и машинного обучения. По прибытии нас встретили 44 другие команды со всего мира, объединившиеся в этом пространстве и времени, все приверженные использованию..

Настройка собственного тестового примера для федеративного обучения

Как правильно обучить вашу модель машинного обучения? Это определенно непростой вопрос, и он зависит от множества различных аспектов. Поскольку для полного анализа всех из них потребуется слишком много времени, мы сосредоточимся только на одном из них: количестве обучающих данных. Качество модели машинного обучения зависит от объема обучающих данных, используемых во время обучения. процесс. Небольшой объем данных может привести к созданию моделей с низкой точностью, которые нельзя..

Как вы можете использовать федеративное обучение для обеспечения безопасности и конфиденциальности

Мы наблюдаем повышенное внимание потребителей и политиков к повышению конфиденциальности, связанной со сбором и использованием данных. В 2018 году Общий регламент по защите данных (GDPR) вступил в силу в Европе и затронул предприятия, ведущие бизнес в Европейском союзе. GDPR требует от предприятий более внимательного отношения к сбору, хранению, использованию и передаче данных о клиентах. Кроме того, в США вступил в силу Закон штата Калифорния о защите прав потребителей (CCPA)...

Зачем нам нужно машинное обучение с сохранением конфиденциальности?

Почему машинное обучение с сохранением конфиденциальности набирает популярность? Как организации могут использовать преимущества таких систем для улучшения моделей ИИ? В последнее десятилетие наблюдается быстрый рост приложений машинного обучения и искусственного интеллекта. Как справедливо заметил Эндрю Нг, ИИ действительно является новой электроэнергией, которая трансформирует практически все отрасли. Силами, движущими этот уровень роста, являются данные и вычислительная мощность...

Как вы открываете возможности искусственного интеллекта в своей организации?

Мы считаем, что успешное внедрение мощных технологий искусственного интеллекта, основанных на данных, не начинается с масштабной трансформации основной организации или отдельных крупных проектов. Скорее, это достигается путем принятия одного варианта использования за раз, извлечения реальной ценности из каждого варианта использования и постепенного накопления знаний и навыков, необходимых для переноса ИИ в другие области бизнеса, путем обучения работе в гибком процессе между разными ролями и..

Дух децентрализации

Дух децентрализации Децентрализованная организация - это больше, чем сумма ее частей Это вторая статья из 4-х частей, представляющих Abraham , открытый проект по изучению и созданию автономного искусственного художника. Полная серия выглядит следующим образом: • Художник в облаке - к вершине искусственного интеллекта, искусства и автономии. • Дух децентрализации • T̶h̶e̶ ̶C̶o̶l̶l̶e̶c̶t̶i̶v̶e̶ ̶I̶m̶a̶g̶i̶n̶a̶t̶i̶o̶n̶ ̶-̶ ̶H̶o̶w̶ ̶a̶ ̶m̶a̶c̶h̶i̶n̶e̶ ̶s̶h̶o̶w̶s̶ ̶u̶s̶..