Federated Learning – NVIDIA 技術博客 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog 閱讀開發者創建的最新技術信息、頭條新聞 和內容。 Thu, 03 Nov 2022 03:16:39 +0000 zh-CN hourly 1 196178272 使用 NVIDIA FLARE 從模擬到生產的聯合學習 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/federated-learning-from-simulation-to-production-with-nvidia-flare/ Tue, 25 Oct 2022 03:11:00 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=5539 Continued]]> NVIDIA FLARE 2.2 包括一系列新功能，可縮短開發時間并加快聯合學習的部署，幫助企業降低構建強大人工智能的成本。獲取有關此版本中新增內容的詳細信息。 作為 聯合學習 (FL) 的開源平臺和軟件開發工具包 (SDK)，NVIDIA FLARE 不斷發展，使其最終用戶能夠利用分布式、多方協作來實現從模擬到生產的更強大的 AI 開發。 FLARE 2.2 的發布帶來了大量更新，簡化了研究人員和數據科學家的研發工作流程，簡化了 IT 從業者和項目負責人的部署，并加強了安全性，以確保真實部署中的數據隱私。其中包括： 簡化研究人員和開發人員的工作流程 優化部署、操作和安全 新的 FL Simulator 是支持研發工作流的關鍵功能之一。模擬器允許研究人員和開發人員運行和調試 FLARE 應用程序，而無需調配和部署項目。模擬器提供了一個輕量級環境，

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]]> 5539 使用聯合學習橋接金融服務中的數據孤島 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/using-federated-learning-to-bridge-data-silos-in-financial-services/ Tue, 16 Aug 2022 03:10:00 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=4878 Continued]]> 在機器學習（ ML ）過程中，無法確保數據隱私，這往往阻礙了人工智能（ AI ）在金融服務中充分發揮潛力。例如，傳統的 ML 方法假設所有數據都可以移動到中央存儲庫。 在處理數據主權和安全考慮或個人識別信息等敏感數據時，這是一個不切實際的假設。更實際地說，它忽略了數據出口挑戰和創建大型池數據集的巨大成本。 對于訓練 ML 模型有價值的大量內部數據集仍然沒有使用。金融服務行業的公司如何利用自己的數據，同時確保隱私和安全？ 這篇文章介紹了聯合學習，并解釋了它對處理敏感數據集的企業的好處。我們介紹了在金融服務中使用聯邦學習的三種方法，并提供了關于今天開始的提示。 聯合學習是一種 ML 技術，它可以從多個孤立的數據集中提取見解，而無需共享數據或將數據移動到中央存儲庫或服務器中。 例如，假設您有多個要用于訓練 AI 模型的數據集。

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]]> 4878 使用 NVIDIA Flare 2.1 測試新型分布式應用程序 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/experimenting-with-novel-distributed-applications-using-nvidia-flare-2-1/ Thu, 23 Jun 2022 04:44:00 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=4425 Continued]]> NVIDIA FLARE （ NVIDIA Federated Learning Application Runtime Environment ， NVIDIA 聯邦學習應用程序運行時環境）是一個用于協作計算的開源 Python SDK 。 FLARE 設計有一個組件化體系結構，允許研究人員和數據科學家將機器學習、深度學習或一般計算工作流調整為聯合范式，以實現安全、隱私保護的多方協作。 此體系結構提供了用于安全地配置聯合、建立安全通信以及定義和編排分布式計算工作流的組件。 FLARE 在一個可擴展的 API 中提供了這些組件，該 API 允許定制以適應現有的工作流或輕松試驗新的分布式應用程序。 圖 1 顯示了具有基礎 API 組件的高級 FLARE 體系結構，包括用于保護隱私和安全管理平臺的工具。在此基礎之上是聯邦學習應用程序的構建塊，

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