Advertisement

联邦学习简介-PPT分享

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：PPTX

简介：
本PPT旨在介绍联邦学习的概念、技术原理及其应用场景。内容涵盖隐私保护机制与多方协作模型训练方法，适合初学者入门了解。 联邦学习是一种分布式机器学习技术，在保护用户隐私的同时实现数据协作。它允许多个参与方在不共享原始数据的情况下共同训练模型，通过交换加密的梯度或参数更新来提高模型性能。这种方法特别适用于医疗、金融等对数据安全要求极高的行业。 为了帮助大家更好地理解和掌握联邦学习的概念与实践方法，我们准备了《联邦学习简单介绍》PPT文档。该文档从基础理论出发，并结合实际案例进行讲解，旨在让初学者能够快速入门并应用到具体项目中去。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 联邦学习简介-PPT分享
    优质
    本PPT旨在介绍联邦学习的概念、技术原理及其应用场景。内容涵盖隐私保护机制与多方协作模型训练方法，适合初学者入门了解。 联邦学习是一种分布式机器学习技术，在保护用户隐私的同时实现数据协作。它允许多个参与方在不共享原始数据的情况下共同训练模型，通过交换加密的梯度或参数更新来提高模型性能。这种方法特别适用于医疗、金融等对数据安全要求极高的行业。 为了帮助大家更好地理解和掌握联邦学习的概念与实践方法，我们准备了《联邦学习简单介绍》PPT文档。该文档从基础理论出发，并结合实际案例进行讲解，旨在让初学者能够快速入门并应用到具体项目中去。
     
  • 联邦学习简介(PPT)
    优质
    本PPT旨在介绍联邦学习的概念、原理及其应用。通过讲解联邦学习如何在保护数据隐私的前提下实现模型训练与协作，为观众提供全面的理解和认识。 本段落介绍了人工智能（AI）、机器学习以及联邦学习的概念和技术特点。人工智能是一门新兴的技术科学领域，专注于研究、开发用于模拟、扩展和增强人类智能的理论与应用系统。作为人工智能的一个重要分支，机器学习致力于让计算机通过数据自主学习并优化性能，以实现更高效的任务处理能力。联邦学习是近年来出现的一种新型机器学习技术，它允许不同的设备或组织在不交换原始数据的情况下共同训练模型，从而有效保护了用户的数据隐私安全。 此外文章还概述了一些人工智能的实际应用案例，包括但不限于计算机视觉等领域。
     
  • 联邦学习简介-杨强1
    优质
    《联邦学习简介》由杨强教授撰写，概述了联邦学习的概念、技术框架及其在保护数据隐私条件下的协作机器学习应用。 2016年是人工智能在全球范围内大放异彩的一年。随着AlphaGo接连战胜两位人类顶尖围棋职业选手，我们见证了人工智能展现出的巨大潜力。
     
  • 深度学习简介.ppt
    优质
    本ppt旨在介绍深度学习的基本概念、发展历程及其在图像识别、语音处理等领域的应用，并探讨其未来发展趋势。 本段落将对深度学习进行概述，并介绍其常见应用场景、常用算法以及主流框架。此外，还将探讨深度学习的未来发展趋势与展望。
     
  • 深度学习简介PPT
    优质
    本PPT旨在提供一个关于深度学习的基本介绍，涵盖其定义、发展历程、核心算法及应用领域等内容，适合初学者快速入门。 英语课要求做的ppt+配套演讲稿，内容共7页，适合介绍自己专业（深度学习）的人使用。
     
  • 机器学习简介PPT
    优质
    本PPT旨在简要介绍机器学习的基本概念、发展历程、主要技术流派及应用场景，适合初学者入门参考。 这段文字介绍了一个适合新手入门的机器学习PPT，内容涵盖了基本概念和知识，同时也适用于教学用途。
     
  • 深度学习简介.ppt
    优质
    本PPT旨在概述深度学习的基本概念、发展历程及其在图像识别、语音处理等领域的应用现状与未来前景。 1. 深度学习介绍 深度学习是一种机器学习方法，它模仿人脑的工作方式来处理数据并从中提取有意义的信息。通过构建多层神经网络模型，深度学习能够自动从原始数据中抽取特征，并利用这些特征进行分类、预测等任务。 2. 卷积神经网络讨论 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是深度学习领域的一种重要架构，在图像识别和处理方面表现尤为突出。CNN通过引入局部感知野、权值共享以及池化层，有效减少了模型参数数量，并提高了对输入数据的抽象能力。 3. ImageNet 和 ILSVRC ImageNet 是一个包含超过1400万张图片的数据集，涵盖了2万多类物体类别。ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）则是基于该数据库举办的一项年度竞赛活动，旨在评测计算机视觉算法在大规模图像分类和目标检测任务上的性能表现。这两个项目极大地推动了深度学习技术的发展，并促进了卷积神经网络模型的广泛应用与改进。
     
  • 联邦学习:Federated-Learning
    优质
    简介：联邦学习是一种机器学习技术，允许多个设备或组织在保护数据隐私的前提下协作训练模型。通过将算法带到数据所在的地方进行局部计算，并仅同步模型更新，联邦学习能够在不直接共享敏感数据的情况下提升模型性能和适用性，适用于医疗、金融等对数据安全要求极高的领域。 随着人工智能（AI）进入以深度学习为主导的大数据时代，基于大数据的机器学习不仅推动了AI的发展，也带来了安全隐患。这些隐患源于深度学习的学习机制，在模型训练、推理及使用阶段均有可能出现。 联邦学习是一种能够保护隐私并允许本地存储和计算的机器学习算法。 文献参考： 1. 介绍部分 2. 调研报告：《联邦机器学习的概念与应用》 3. 威胁调研：《面向联邦学习的安全威胁研究》 4. 定制技术综述：《用于联邦学习的个性化技术调查》