ユーザーデータのセキュリティとプライバシー保護政策が導入されたとして、より良いサービスをユーザーに提供するために、技術革新の企業は、データのセキュリティとユーザーのプライバシーの問題に直面しています。連邦政府の研究では、サービス品質の向上、データセキュリティポリシーや規制に準拠し、継続的な技術革新とより良いサービスの出力では、ヘルプ会社にあります。
現在、連邦政府の学習技術が応用床の場を達成するために、金融リスク管理、ヘルスケア、スマートシティ、スマート小売クラウドサービスや他の産業になっている、将来はより広い範囲のアプリケーションにバインドされています。したがって、この技術を理解することは、より良いデータ・アプリケーションのために、ビッグデータ環境の緩やかな標準化で開発者を支援します。プロジェクトのGitHubます。https：//github.com/FederatedAI/FATE
-あなたは連邦政府の研究と連絡を取りたい場合は、我々はオープンソースフレームワークの周りに開くことができませんFATE（連合AI技術イネーブラ）、機械学習、深い学習の連邦システムをサポートするためのフレームワークを学んで、連邦政府の研究世界初の工業用グレードのオープンソースのフレームワーク、FATEを、連邦政府の転移学習は、フレンドリーなクロスドメインの相互作用の情報管理ソリューションで、高性能な学習メカニズム、FATE自体も等の準同型暗号、秘密分散、ハッシュ、として、マルチパーティ計算プロトコルのセキュリティの様々なサポートを提供します。
あなたは既に使用中の古典的なこのエントリの枠組み、またはFATEをしたい、そしてこれらの問題は、おそらく現在または将来に表示されるかどうか：
- 何のFATE基本的なアーキテクチャ？利点は何ですか？
- FATEクラスタ配置を使用する方法のビルドへの完全な環境ですか！
- どのようにFATEアルゴリズムの開発実際の戦闘？
機械学習、連邦が学習するか、この古典的なフレームワークとその使用法を習得することができ、より詳細なアプリケーション上で働くことに興味聞かせて、これらの質問に答えるために、公式のチームは**「クイック・スタート連邦政府の研究が開始され、特別なを発売 - ゼロから詳細FATEオープンソースプラットフォーム。「**もちろん、120分はすぐにFATEフレームワークを把握することができます。
この120分で、あなたが得ることができます：
詳細なシステムアーキテクチャと実践1.FATE
- 詳細FATEシステム全体のアーキテクチャおよびデータフロー
- パイプラインをモデリング学習の連邦管理とスケジューリング
- モデルの発行およびオンライン推論の練習
2.FATEクラスタの導入ガイド
- FATEの基盤環境設定はじめに
- 詳細なソースコンパイラパッケージ
- 完全にテスト公開と展開
使用3.FATEアルゴリズムモジュール設計と実際の操作
- FATEサポートアルゴリズムのコンポーネントが導入します
- 10分クイックスタートアルゴリズム
- FATEボードコア展
- FATE実用的なアルゴリズム開発
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