Comme les utilisateurs ont été introduits la sécurité des données et des politiques de protection de la vie privée, les entreprises dans l'innovation pour fournir aux utilisateurs de meilleurs services sont également confrontés au problème de la sécurité des données et la confidentialité des utilisateurs. L'étude fédérale est d'aider les entreprises, conformément aux politiques de sécurité des données et des règlements, l'innovation continue et une meilleure production de services, d'améliorer la qualité du service.
À l'heure actuelle, la technologie d'apprentissage fédéral a été dans le contrôle des risques financiers, les soins de santé, les villes intelligentes, les services de cloud intelligents et de détail et d'autres industries, pour obtenir un champ de plancher d'application, l'avenir est lié à une plus large gamme d'applications. Par conséquent, la compréhension de cette technologie aidera les développeurs à la normalisation progressive de la grande environnement de données, mieux pour les applications de données. GitHub du projet: https: //github.com/FederatedAI/FATE
Et si vous voulez en contact avec l' étude fédérale, nous n'ouvrir autour d' un cadre open source - FATE (Federated AI Technology Enabler) , une étude fédérale a d' abord le cadre open source de niveau industriel dans le monde, le cadre d' apprentissage FATE pour soutenir le système fédéral, l' apprentissage machine, apprentissage en profondeur , l' apprentissage de transfert fédéral fournit des mécanismes d'apprentissage de haute performance, FATE s'appuie également une variété de sécurité du protocole de calcul multi-parties, comme le chiffrement homomorphique, partage de secret, hash, etc., avec des solutions de gestion de l' information d'interaction inter-domaines amical.
Si vous voulez que le cadre classique de cette entrée, ou SORT déjà en cours d'utilisation, et ces problèmes apparaîtra probablement maintenant ou dans l'avenir:
- FATE architecture de base de quoi? Quels sont les avantages?
- Comment utiliser le déploiement du cluster FATE environnement complet pour construire?
- Comment le développement de l'algorithme de FATE de combat réel?
Pour répondre à ces questions, que l'apprentissage de la machine, le fédéral intéressé à apprendre ou travailler sur une application plus approfondie, vous pouvez maîtriser ce cadre classique et son utilisation, l'équipe officielle a lancé une étude fédérale spéciale ** « Quick Start a commencé - à partir de zéro FATE détaillée de la plate-forme open source. « ** Bien sûr, 120min peut saisir rapidement le cadre de SORT.
Dans ce 120min, vous gagnerez:
architecture détaillée du système et la pratique 1.FATE
- toute l'architecture du système et des données FATE organigramme détaillé
- la gestion fédérale et la planification de l'apprentissage modélisation Pipeline
- Modèle publication et les pratiques de raisonnement en ligne
2.FATE Cluster Guide de déploiement
- configuration de l'environnement de fondation FATE Présentation
- package compilateur source détaillée
- Publier et déployer entièrement testé
conception du module algorithme 3.FATE et le fonctionnement pratique de l'utilisation
- soutien FATE composants algorithmiques introduits
- 10min algorithme de démarrage rapide
- SORT-Conseil, une exposition de base
- le développement de l'algorithme pratique FATE
Le cours est maintenant libre et ouvert à tout le monde, cliquez ici figure ou le balayage des codes à deux dimensions ci - dessous, est allé immédiatement sur les lieux pour regarder le cours!
