Ne place învățarea automată. Modul în care computerul extrage reguli și modele din cantități mari de date este fascinant. Dar centralizarea datelor pe un cloud central vine cu multe probleme, care implică transferuri mari și confidențialitatea datelor care pot fi compromise. Federated Learning vine cu un set de instrumente care rezolvă ambele probleme simultan: nu este necesar ca datele să fie transferate într-un cloud central, astfel încât confidențialitatea să nu fie compromisă și nici transferuri mari.
Cercetând abordări ale arhitecturii, am reușit să găsim câteva lacune în literatura de specialitate, așa că ne-am proiectat propria arhitectură flexibilă și puternică, care va putea face atât învățarea federată, cât și învățarea automată clasică, cu un clic de buton. Platforma rezultată va răspunde nevoilor atât ale industriei, păstrând datele din companie (nu va părăsi niciodată sediul companiei) și, de asemenea, le va permite companiilor să împărtășească cunoștințele cu oamenii de știință în scopuri de cercetare.
Dacă acest subiect este ceașca ta de ceai, citește-l și vezi ce perspective noi vei câștiga din el.
Link pentru publicație: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-18050-7_64