1주 전 · ai

Federated Learning, Part 1: 데이터가 있는 곳에서 모델을 훈련하는 기초

연합 학습의 기본을 이해하기. 게시물 “Federated Learning, Part 1: The Basics of Training Models Where the Data Lives”가 처음으로 To…에 게재되었습니다.

1주 전 · ai

Federated Learning with PySyft: 프라이버시 및 효율성 구현

소개 연합 학습은 분산된 데이터에서 모델을 훈련하면서 프라이버시를 보호하는 강력한 접근법으로 주목받고 있습니다. PySyft는 오픈‑...

1주 전 · ai

나는 Federated Learning으로 50만 개의 신용 기록을 평가했다. 여기 내가 발견한 내용이다

왜 프라이버시가 소규모에서는 공정성을 깨뜨리는가—그리고 협업이 단일 레코드도 공유하지 않고 두 문제를 모두 해결하는 방법. The post I Evaluated Half a Million Credit Records w...

2주 전 · ai

통신 효율적인 온디바이스 머신러닝: Non-IID Private Data 하에서의 Federated Distillation 및 Augmentation

개요 당신의 휴대폰이 모든 사진을 넘겨주지 않고도 AI가 학습하도록 돕는다고 상상해 보세요. 새로운 방법들은 휴대폰이 로컬에서 학습하고 아주 작은 메모만 공유하도록 합니다, …

3주 전 · ai

소프트웨어가 세상을 삼켰다. Federation이 임베딩을 삼킬 것이다

번역할 텍스트를 제공해 주시겠어요? 텍스트를 알려주시면 한국어로 번역해 드리겠습니다.

3주 전 · ai

차등 개인정보 보호 연합 학습: 클라이언트 수준 관점

연합 학습이란 무엇인가요? 연합 학습은 많은 장치가 원시 데이터를 장치에 보관한 채 공유 모델을 개선하도록 합니다. 당신의 전화는 당신의 ph...

3주 전 · ai

Federated Machine Learning과 데이터 프라이버시의 미래

오늘날 머신러닝 시스템은 데이터에 의해 구동되며, 대부분의 전통적인 모델은 훈련이 이루어지는 대형 서버에 데이터를 중앙집중화하는 방식에 의존합니다. 이러한 접근…

1개월 전 · ai

[Paper] 무선 분산 학습을 Hybrid Split 및 Federated Learning 최적화를 통해 가속화

연합 학습(Federated learning, FL)과 분할 학습(split learning, SL)은 무선 네트워크에서 효과적인 분산 학습 패러다임으로, 협업 모델 훈련을 가능하게 합니다.

1개월 전 · ai

[Paper] Federated 스타일 인식 Transformer 표현 집계

Personalized Federated Learning (PFL)은 다양한 클라이언트 데이터에서 발생하는 도메인 이질성, 편향된 참여로 인한 데이터 불균형 등 지속적인 도전에 직면하고 있습니다.