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..