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    5G的出現將如何影響聯合學習?

       2020-05-06 2020
    導讀

      隨著全世界的開發團隊爭相開發AI工具,在邊緣設備上訓練算法變得越來越普遍。聯合學習是分布式機器學習的子集,是一種相對較

      隨著全世界的開發團隊爭相開發AI工具,在邊緣設備上訓練算法變得越來越普遍。聯合學習是分布式機器學習的子集,是一種相對較新的方法,它允許企業在不直接訪問原始用戶數據的情況下改進其AI工具。

    5G的出現將如何影響聯合學習?

      聯合學習由Google在2017年提出構想,是一種去中心化的學習模型,通過該模型可以在邊緣設備上訓練算法。關于Google的“設備上機器學習”方法,這家搜索巨頭將其預測文本算法推到了Android設備上,匯總了數據,并將新知識的摘要發送回了中央服務器。為了保護用戶數據的完整性,此數據是通過同態加密或差分隱私傳遞的,這是對數據添加噪聲以使結果模糊的一種做法。

      一般而言,通過聯合學習,可以對AI算法進行訓練,而無需識別任何單個用戶的特定數據。實際上,原始數據永遠不會離開設備本身。僅匯總的模型更新會發回。這些模型更新隨后在交付到中央服務器后解密。然后,將更新后的模型的測試版本發送回選定的設備,并且在重復此過程數千次之后,顯著改善了AI算法,同時又不會危及用戶隱私。

      預計該技術將在醫療保健領域掀起波瀾。例如,醫療初創公司Owkin目前正在探索聯合學習。為了利用來自多個醫療機構的患者數據,Owkin使用聯合學習來利用來自不同醫院的數據來構建AI算法。這可能會產生深遠的影響,尤其是醫院在保持患者數據的完整性并遵守HIPAA法規的前提下,能夠相互共享疾病進展數據非常寶貴。絕非唯一的醫療行業采用這項技術。自動駕駛汽車公司,智慧城市,無人機和金融科技組織將越來越多地使用聯合學習。其他一些聯合學習型初創公司也正在上市,包括Snips,S20.ai和Xnor.ai,后者最近被Apple收購。


     
    (文/小編)
     
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