扑鱼游戏app官网:联邦学习论文获AAAI2020人工智能创新应用奖工业级应用获认可

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扑鱼游戏app官网_开发联邦自学相关的计算机视觉应用程序”。 图:联邦视觉机器学习工程平台的照片现在有数三家大型企业使用在这个平台上,开发基于计算机视觉的火灾风险防范解决方案,应用在工厂环境中。 经过四个月的引进检查,充分证明了该方案的可靠性,验证了联邦自学应用于计算机视觉领域的可能性。

这次论文获奖,是联邦自学本身技术价值的反映,也是联邦自学生态建设的最重要成果。 联邦自学的技术研究、开源工具、标准制定、行业落地等各方面进一步扩大,范围包括ToC、ToB、ToG各领域,联邦生态日益完善。

2018年,微众银行AI小组向IEEE (电子电气工程师协会)标准协会提出联邦自学标准议案的立案通过,提倡制定联邦自学国际标准。 微众银行首席人工智能官杨强教授兼任IEEE P3652.1 (联邦自学基础设施和应用)标准工作组主席。 目前,该工作组已经开会了四次标准工作组会议,包括微众银行、腾讯、华为、京东、五谷丰登等30多家公司和机构参加,标准草案将于今年实施。

不仅如此,2019年,微众银行还开放了联邦自学技术框架fate (Federateaitechnologyenabler )。 由于需要解决问题,包括计算出的体系结构分段、信息交换审计和模块明确化在内的三个工业被应用于常见问题,超越工业层面被应用于标准,成为了世界。 自开源以来,FATE已大幅升级,包括第一个可视化联邦自学工具FATE Board、联邦自学建模Pipeline调度和生命周期管理工具FATE Flow。

目前,FATE仅次于世界非营利技术社区Linux Foundation。 除了行业技术标准和开源工具外,为了更好地增进行业交流,微众银行编写并出版了世界上第一本系统讲授联邦自学的专业书—— 《Federated Learning》,全面共享了联邦自学领域的积累,增进了行业对话。 这本书结合了联邦自学和分布式机器学习、密码学和安全性的深度,关于诱发经济学原理和博弈论激励机制设计的理论,提出了“数据不在现场时,如何在确保数据安全的同时,让多个数据所有者共享数据模型”的问题图:联邦自学专业书《Federated Learning》在AAAI 2020大会上展示的同时,在实际场景的应用中,联邦自学的实用性和商业价值也得到了很大的证实。

微众银行在接触联邦自学风格、防止欺诈、智能服务、市场营销、零售等多个领域取得了显著效果。 自研的智能评价引擎基于横向联邦自学技术,将开票金额与中央银行的联报数据等标签属性联合模型化,使中小企业手感模型区分度(AUC of ROC )提高了12%。 中国金融四十人论坛(CF40 )资深研究员、证监会前主席肖钢共同发表的《2019中国智能金融发展报告》表示:“联邦自学在智能金融的应用场景中非常普遍,特别不允许。

大部分机器学习、深度自学等罕见的人工智能算法经过一定的改建,与联邦自学方法兼容”。 国际著名咨询机构Forrester最近发表的报告《人工智能变革欺诈管理》中也提到:“联邦自学在提高横向机构合作效率方面的合作相当大,将来值得期待。” 随着联邦自学更普遍理解的行业落地,联邦自学的“普遍性”大幅度提高,其实力成为新一代人工智能大规模合作的基础,可以适应技术和社会的市场需要,分担人工智能在发展和应用中的重要作用了解更多的联邦自学:关于要求切断链接的理解更多的联邦自学专业书《Federated Learning》 :关于要求切断链接的理解更多的微众银行AI :要求切断链接版权文章,禁止刊登。 以下,听取刊登的心得。

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