Публикации по теме 'federated-learning'


Машинное обучение: федеративное обучение
В этой серии статей мы рассмотрим различные модели, архитектуры и концепции машинного обучения, которые могут быть новыми даже для тех, кто имеет некоторый опыт в области науки о данных. Ожидается, что читатель имеет базовое представление о машинном обучении и особенно о глубоком обучении, но даже если нет, это все равно может быть немного интересно ☺️ Вы можете найти ссылку Github на пример кода в этой статье здесь . Федеративное обучение В предыдущей статье мы рассмотрели Активное..
Можно ли использовать федеративное обучение для автозаполнения текста?
Завершение текста или прогнозирование существовали дольше, чем вы думаете, даже до появления смартфонов и компьютеров. Да еще до этого! Например, китайская пишущая машинка Линь Юйтана 1940-х годов предлагала символы, которые должны следовать за последним напечатанным. Автозаполнение или интеллектуальный ввод текста могут помочь вам печатать быстрее, предсказывая слово. В этой статье кратко обсуждается автозаполнение текста, его использование и проблемы, а также то, как федеративное..
Федеративное обучение @ ICLR 2021
Краткое изложение документов о федеративном обучении, опубликованных на Международной конференции по представительствам в обучении 2021 г. Введение Мы все занятые люди, и трудно найти время для изучения докладов на конференциях, чтобы быть в курсе последних исследований в выбранной вами области. Не беспокойтесь, если вы занимаетесь федеративным обучением (FL), я сделал это за вас. Для этой одной конференции. Надеюсь, это сэкономит вам некоторое время, чтобы вы могли быстро..
Пришло время децентрализовать машинное обучение: федеративное обучение 101
Машинное обучение было горячей темой в последние годы, и различные отрасли изучают его потенциал для повышения эффективности и принятия лучших решений. Однако одной из основных проблем с традиционными подходами к машинному обучению является необходимость централизованного хранения и обработки данных, что может создавать значительные риски для конфиденциальности и безопасности.
Ocean Protocol и Raven Protocol, чтобы добавить федеративное обучение на рынок океана через Compute-to-Data
Ocean демократизирует доступ к наборам данных и ИИ, а децентрализованные алгоритмы Raven позволяют экономично обучать нейронные сети Ocean Protocol сотрудничает с Raven Protocol , децентрализованным и распределенным протоколом обучения глубокого обучения, обеспечивающим экономичное обучение глубоких нейронных сетей. Raven станет поставщиком вычислений на Ocean Market , опубликовав ряд алгоритмов от машинного обучения до федеративной аналитики и федеративного обучения...
Федеративное обучение с помощью машинного обучения Azure
Слышали ли вы о федеративном обучении с помощью машинного обучения Azure? Андреас Копп и Хармке Алкемаде присоединяются к Сету, чтобы рассказать о федеративном обучении с помощью машинного обучения Azure — что это такое и как оно работает. Они расскажут о важности защиты конфиденциальности и интеллектуальной собственности в межорганизационных сценариях машинного обучения и продемонстрируют настройку Global FL с использованием Azure ML и NVIDIA FLare.
Федеративное обучение: новый способ машинного обучения
Глава 1 Введение 1.1 Предыстория Федеративное обучение — это новая технология машинного обучения, которая позволяет проводить распределенное обучение на данных, разбросанных по нескольким устройствам, без необходимости передачи данных на центральный сервер. Этот подход идеально подходит для ситуаций, когда конфиденциальность данных имеет первостепенное значение, поскольку он защищает конфиденциальность, позволяя данным оставаться на устройствах. В последнее время федеративное..