Как обучать ML-модели на большом объеме данных из разных источников, сохраняя их конфиденциальность? Ответ — федеративное машинное обучение (Federated Learning, или FL). Эксперт простыми словами на примерах рассказывает, что это такое, как работает и в каких областях применяется Читать далее
Федеративное обучение (Federated Learning, FL) становится всё более заметным элементом технологической повестки в условиях ужесточающихся требований к конфиденциальности данных и законодательных ограничений на их передачу. На прошлой неделе при поддержке канала @noml_community мы поговорили
Как 750 миллионов человек тренируют ИИ каждый день, не подозревая об этом Мы когда-то предполагали, что ИИ должен наблюдать за нами, чтобы учиться. Федеративное обучение доказывает обратное – и сегодня мы увидим, как это работает, через простые диаграммы.Прямо сейчас, пока вы это…
Привет, Хаброжители! Мы открыли предзаказ на книгу «Машинное обучение на табличных данных: XGBoost, глубокое обучение и ИИ» Марка Райана и Луки Массарона. Предлагаем ознакомиться с главой 3 «Машинное и глубокое обучение». Чтобы сравнить машинное и глубокое обучение с точки зрения…