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字号+作者: 来源:大学生澳门永久娱乐网站网 2020-06-30 10:25:57 我要评论() 收藏成功收藏本文

腾讯科技讯近日,全球首个联邦级学习行业级开源框架命运(federateitechnologyenabler)正式迎来新版本1.4发布。命运人工智能技术推动者是一

腾讯科技讯近日,全球首个联邦级学习行业级开源框架命运(federateitechnologyenabler)正式迎来新版本1.4发布。命运人工智能技术推动者是一个开源项目,由微型银行的人工智能部门发起,为联邦学习生态系统提供了一个可靠的安全计算框架。

如何在保证本地训练数据不公开的前提下,实现多个数据拥有者协同训练一个共享的机器学习模型?传统的机器学习方法需要将所有的数据集中到一个地方(例如数据中心),然后进行机器学习模型的训练。但这种基于集中数据的做法无疑会严重侵害用户隐私和数据安全。如今,世界上越来越多的人开始强烈要求科技公司必须根据用户隐私法律法规妥善地处理用户的数据,欧盟的《通用数据保护条例》是一个很好的例子。fate(federatedaitechnologyenabler)是微众银行ai部门发起的开源项目,为联邦学习生态系统提供了可靠的安全计算框架。fate项目使用多方安全计算(mpc)以及同态加密(he)技术构建底层安全计算协议,以此支持不同种类的机器学习的安全计算,包括逻辑回归、基于树的算法、深度学习和迁移学习等。

联邦学习这种技术可以结合分布式机器学习、密码学、基于金融规则的激励机制和博弈论来解决分散数据使用的问题。命运,作为世界上第一个工业级的联邦学习开源框架,实现了同态加密和多方计算(MPC)的安全计算协议,支持联邦学习体系结构,内置多台机器学习算法的联邦学习实现。命运的每次更新迭代在某种程度上代表了联邦学习的前进方向。.

命运在这个版本的重点是在实际建模中的体验,横向联邦增加了对secureboost树算法的支持,纵向联邦广义线性模型系列增加了基于AIC和BIC的逐步回归模型选择的充分支持,纵向联邦子盒增加了一个最优子盒方法,支持ivginichi-squareks,并且作为命运计算/存储/通信引擎,迎来了一个新的2。在稳定性、性能和用户体验方面有显著改善。作为提高命运版本可用性的一个重点,我相信它可以给开发人员带来更流畅的体验。.

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