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什么是联邦机器学习?
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推荐答案 2020-04-30
它是一种加密的分布式机器学习技术,目前应用的比较多的是腾讯安全联邦学习应用服务(FLAS)。这款产品能够让参与各方债不披露底层数据和底层数据加密(混淆)形态的前提下,仍然利用其余几方参与者提供的信息,更好地训练联合模型,提供AI模型效果。。我的回答你满意吗?满意就采纳吧
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第1个回答 2020-04-30
它是一种加密的分布式机器学习技术,目前应用的比较多的是腾讯安全联邦学习应用服务(FLAS)。这款产品能够让参与各方债不披露底层数据和底层数据加密(混淆)形态的前提下,仍然利用其余几方参与者提供的信息,更好地训练联合模型,提供AI模型效果。。谢谢您这么认可我的回答,祝工作顺利
第2个回答 2020-04-30
它是一种加密的分布式机器学习技术,目前应用的比较多的是腾讯安全联邦学习应用服务(FLAS)。这款产品能够让参与各方债不披露底层数据和底层数据加密(混淆)形态的前提下,仍然利用其余几方参与者提供的信息,更好地训练联合模型,提供AI模型效果。。能采纳我的建议是我的荣幸,谢谢,祝你生活愉快!
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技术是指
答:
联邦学习技术是指在不交换数据样本的情况下,在多个分散的边缘设备或服务器上训练算法
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fbpc是
什么
意思?
答:
fbpc的全称是Facebook Private Compute,是Facebook公司开发的一种新型
联邦学习
架构,能够实现在不公开原始数据的情况下,共同提高
机器学习
模型的性能。fbpc具有保护个人隐私、保护数据安全和避免数据泄漏的优势。相比传统的联邦学习,fbpc提供了更高的隐私安全性和更灵活的数据共享服务。只有当不同组织之间通...
联邦学习属于深度监督学习的内容
吗
答:
联邦学习属于深度监督学习的内容
。联邦学习中的监督学习就是给定一组训练数据,让网络学习如何把输入和输出对应上,或者说找到输入x所对应的输出y,使预测结果逐渐接近给的标签。
联邦学习
的优化方向
答:
联邦学习作为机器学习的一种,离不开用一堆数据建立一个机器学习模型
。但问题是:现在大家隐私意识上来了,数据特别值钱要各自拿着不能放手。但人工智能总得发展啊,模型还是要一起建才能挣钱啊,于是值得研究的问题就来了。有些情况我没遇见过,但恰巧有别人遇见过。(这情况就是横向联邦思路可以处理的...
隐私计算三种技术
答:
隐私计算三种技术
是联邦
学习,多方安全计算,可信计算。1、
联邦学习
优势:联邦学习可以允许多个参与者在不共享数据的情况下构建一个通用强大的
机器学习
模型,从而允许解决关键问题,如数据隐私、数据安全、数据访问权限和对异构数据的访问。可以说,联邦学习是伴随着不断扩大的数据量而生的,数据无处不在,...
机器学习
的方法
答:
机器学习
与深度学习神经网络 迁移学习(Transfer Learning):将已学习的知识和经验应用于新的问题上,从而加快学习速度和提升性能。集成学习(Ensemble Learning):通过组合多个基本模型的预测结果,以获得更好的整体预测能力。常见的集成学习方法包括随机森林、梯度提升树等。
联邦学习
(Federated Learning):在...
联邦机器学习
适用于航空公司吗?
答:
适用呀! 在航空公司用户信息不出域的条件下,使用腾讯安全
联邦学习
应用服务(FLAS),腾讯安全能够与航空公司经过同态加密后联合计算完成两地联合建模,共同打造全票务智能营销风控中台的票务欺诈模型。。您的采纳促进我更好的成长
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