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聯(lián)邦學(xué)習(xí)(Federated Learning),又稱聯(lián)合學(xué)習(xí),作為一種分布式機器學(xué)習(xí)框架,能夠在保護數(shù)據(jù)隱私、滿足合法合規(guī)要求的前提下,讓多參與方或多計算結(jié)點之間在不共享原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上聯(lián)合進行高效率的機器學(xué)習(xí)。本課程是介紹聯(lián)邦學(xué)習(xí)業(yè)界應(yīng)用,并指導(dǎo)用戶上手一個自己的聯(lián)邦學(xué)習(xí)應(yīng)用。來自:其他聯(lián)邦學(xué)習(xí)(Federated Learning),又稱聯(lián)合學(xué)習(xí),作為一種分布式機器學(xué)習(xí)框架,能夠在保護數(shù)據(jù)隱私、滿足合法合規(guī)要求的前提下,讓多參與方或多計算結(jié)點之間在不共享原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上聯(lián)合進行高效率的機器學(xué)習(xí)。本課程是聯(lián)邦學(xué)習(xí)進階課程,介紹更加嚴(yán)苛的隱私保護方法和分布式算法進階:FedOpt和FedMDGA。來自:其他
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聯(lián)邦學(xué)習(xí)(Federated Learning),又稱聯(lián)合學(xué)習(xí),作為一種分布式機器學(xué)習(xí)框架,能夠在保護數(shù)據(jù)隱私、滿足合法合規(guī)要求的前提下,讓多參與方或多計算結(jié)點之間在不共享原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上聯(lián)合進行高效率的機器學(xué)習(xí)。本課程是聯(lián)邦學(xué)習(xí)進階課程,介紹更加嚴(yán)苛的隱私保護方法和分布式算法進階:FedOpt和FedMDGA。來自:其他聯(lián)邦學(xué)習(xí)(Federated Learning),又稱聯(lián)合學(xué)習(xí),作為一種分布式機器學(xué)習(xí)框架,能夠在保護數(shù)據(jù)隱私、滿足合法合規(guī)要求的前提下,讓多參與方或多計算結(jié)點之間在不共享原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上聯(lián)合進行高效率的機器學(xué)習(xí)。本課程介紹模型異構(gòu)聯(lián)邦學(xué)習(xí)的定義、場景以及當(dāng)前學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的研究進展及經(jīng)典算法。來自:其他
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本課程主要介紹Python語言的代碼特點,并通過華為云 AI開發(fā)平臺 ModelArts進行代碼的操作演示。來自:其他
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