One Article Review
| Source |  NIST Security |
|---|---|
| Identifiant | 8419898 |
| Date de publication | 2023-12-07 12:00:00 (vue: 2023-12-07 14:09:24) |
| Titre | La série de blogs britanniques sur l'apprentissage fédéré préservant la vie privée: introduction The UK-US Blog Series on Privacy-Preserving Federated Learning: Introduction |
| Texte | Ce message est le premier d'une série sur l'apprentissage fédéré préservant la vie privée.La série est une collaboration entre CDEI et NIST.Les progrès de l'apprentissage automatique et de l'IA, alimentés par la disponibilité des données à grande échelle et l'informatique haute performance, ont eu un impact significatif à travers le monde au cours des deux dernières décennies.Les techniques d'apprentissage automatique façonnent les informations que nous voyons en ligne, influencent les décisions commerciales critiques et aident la découverte scientifique, qui stimule les progrès des soins de santé, de la modélisation du climat, etc.Modèles de formation: apprentissage conventionnel vs fédéré le moyen standard de s'entraîner
This post is the first in a series on privacy-preserving federated learning. The series is a collaboration between CDEI and NIST. Advances in machine learning and AI, fueled by large-scale data availability and high-performance computing, have had a significant impact across the world in the past two decades. Machine learning techniques shape what information we see online, influence critical business decisions, and aid scientific discovery, which is driving advances in healthcare, climate modelling, and more. Training Models: Conventional vs Federated Learning The standard way to train |
| Envoyé | Oui |
| Condensat | across advances aid availability between blog business cdei climate collaboration computing conventional critical data decades decisions discovery driving federated first fueled had have healthcare high impact influence information introduction large learning learning: machine modelling models: more nist online past performance post preserving privacy scale scientific see series shape significant standard techniques train training two way what which world |
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| Notes | ★★ |
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