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新的研究:联合学习(Federated Learning)— 一种可确保边缘隐私的机器学习方法。

数据极客的最佳拍档

尽管机器学习很有前景,但它可能会困难重重。投入的各种努力可能会产生困扰,比如对快速变化的技术环境的不确定性、困惑如何最好地建立和组织团队、区分炒作和现实。 

将管理人员和数据科学团队解放出来,让他们专注于业务的未来,通过一个虚拟的专门研究人员,不断地审视最新技术和行业最佳实践,确定如何最好地将它们应用到您的业务难题。

Cloudera Fast Forward Labs 的研究侧重于因算法突破、硬件突破、技术商品化和数据可用性,而不断变化的新趋势。随附报告的是工作原型,列出了算法的功能,并提供有关其实际应用的详细技术建议。

研究订阅中包含什么?

Cloudera Fast Forward Labs 研究订阅为您的数据开辟了新用例,通过以下方式提供重要的起步开端:

  • 季度报告,重点关注即将在六个月到两年的时间范围内推出的新兴的数据和机器学习功能。
  • 演示其应用的原型
  • 访问所有以前发布的研究报告和原型
  • 一份关于该领域最新研究和发展的每周简报
  • 每月4小时远程咨询,为您的数据和机器学习工作提供支持

最新研究:联合学习(Federated Learning)

在我们的最新报告中,我们研究的重点是关于联合学习(Federated Learning),这是一种在分布式边缘节点数据上训练机器学习模型的方法,同时可以确保数据隐私性和最小化通信成本。

Fast Forward Labs Multi-task Learning report preview

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联合学习(Federated Learning):一种可确保边缘隐私的机器学习方法

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如需了解有关研究订阅,请联系我们。

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