Публикации по теме 'federated-learning'
Объявлена первая волна пилотных проектов Phoenix Global Blockchain Enterprise
Обзор - Первая волна завершенных пилотных проектов, инициированная в сети APEX, теперь Phoenix Global Blockchain (PHB / PHX)
Уважаемое глобальное сообщество и партнеры Phoenix!
Мы рады наконец объявить результаты первой волны корпоративных пилотных проектов, инициированных в APEX Network, которая включает в себя в общей сложности 6 завершенных пилотных проектов из 18, которые подписались.
Эти пилотные проекты предоставили бесценную информацию о том, как проложить дорожную карту для..
Руководство по федеративному обучению с использованием блокчейна
Обучите свою первую модель машинного обучения на частных данных
Первая большая популяризация федеративного обучения была сделана Google, когда они использовали этот подход для улучшения предложений клавиатуры Google . Ключевая проблема заключается в том, что данные распределяются между несколькими устройствами, которые они не могут покинуть (например, по соображениям конфиденциальности). Тем не менее, мы все еще хотим обучить на них модели машинного обучения или вывести какую-то..
Симбиоз между машинным обучением и децентрализованной моделью блокчейна, часть 3
В предыдущих блогах нашей серии Симбиоз между машинным обучением и блокчейном мы обсуждали машинное обучение, блокчейн и основные варианты использования их совместной функциональности.
В части 3 этой серии мы обсудим недостатки централизованного обучения модели машинного обучения и то, как децентрализованное обучение модели может их преодолеть.
Мы обсудим-
Проблемы традиционного обучения машинному обучению. Что такое федеративное обучение? В чем разница между федеративным..
О сотрудничестве, сплетнях и хитрости маскировки
Расширенный ИИ
О сотрудничестве, сплетнях и хитрости маскировки
Сделает ли федеративное обучение для машинного обучения то, что блокчейн сделал для DeFi?
Растущие опасения по поводу конфиденциальности данных в сочетании с растущим вниманием к децентрализованным краудсорсинговым платформам привели к необходимости машинного обучения на устройствах. В этой статье мы обсудим Федеративное обучение, совместный метод машинного обучения, который работает без обмена исходными данными..
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..