사용자 데이터 보안 및 개인 정보 보호 정책 도입으로 더 나은 서비스도 데이터 보안 및 사용자 개인 정보 보호의 문제에 직면하여, 혁신의 기업 사용자를 제공합니다. 연방 연구는 서비스 품질을 향상, 데이터 보안 정책 및 규정, 지속적인 혁신과 더 나은 서비스 출력에 부합 도움 회사이다.
현재 연방 학습 기술은 응용 프로그램 층의 필드를 달성하기 위해, 금융 리스크 관리, 건강 관리, 스마트 도시, 스마트, 소매 클라우드 서비스 및 기타 산업에왔다, 미래는 응용 프로그램의 넓은 범위에 바인딩됩니다. 따라서,이 기술을 이해하는 것은 더 나은 데이터 애플리케이션을 위해, 빅 데이터 환경의 점진적인 표준화 개발자 도움이 될 것입니다. 프로젝트 GitHub의 : HTTPS : //github.com/FederatedAI/FATE
- 당신은 연방 정부의 연구와 접촉을 원한다면, 우리는 오픈 소스 프레임 워크 주위 열리지 않습니다 FATE (연합 AI 기술 블러) , 기계 학습, 깊은 학습 연방 시스템을 지원하는 프레임 워크를 학습, 연방 연구 세계 최초의 산업용 등급의 오픈 소스 프레임 워크, 운명을 연방 전송 학습은 친절한 도메인 간 상호 작용 정보 관리 솔루션, 고성능 학습 메커니즘, 운명 자체도 등 호모 모르 픽 암호화, 비밀 공유, 해시, 같은 다자간 계산 프로토콜 보안의 다양한 지원을 제공합니다.
이미 사용이 항목, 또는 운명의 고전적인 프레임 워크를 원하고, 이러한 문제는 아마 지금 표시 또는 미래의 것입니다 여부 :
- 무슨 운명 기본 아키텍처? 장점은 무엇입니까?
- 빌드로 완전한 환경은 어떻게 운명 클러스터 배포를 사용할 수 있나요?
- 어떻게 운명 알고리즘 개발 실제 전투?
기계 학습, 연방 학습 또는 당신이 고전적인 프레임 워크와 그 사용법을 마스터 할 수 더 깊이있는 응용 프로그램 작업에 관심을하자,이 질문에 답하려면 공식 팀은 ** "빠른 시작 연방 연구가 시작 특수를 출시 - 처음부터 자세한 운명 오픈 소스 플랫폼입니다. "** 물론, 120 분 빨리 운명 프레임 워크를 파악할 수 있습니다.
이 120 분, 당신은 얻을 것이다 :
자세한 시스템 아키텍처 및 연습 1.FATE
- 운명 전체 시스템 아키텍처 및 데이터 상세 흐름
- 연방 관리 및 파이프 라인을 학습 모델링의 스케줄링
- 모델 출판 및 온라인 추론 연습
2.FATE 클러스터 배포 가이드
- 운명의 기초 환경 설정 소개
- 자세한 소스 컴파일러 패키지
- 게시하고 완벽하게 테스트 배포
사용 3.FATE 알고리즘 모듈 설계와 실제 작동
- 운명의 지원 알고리즘 구성 요소 도입
- 10 분 빠른 시작 알고리즘
- FATE 보드의 핵심 전시
- 운명 실제 알고리즘 개발
이 과정은 이제 모든 사람에게 무료로 개방, 여기를 클릭 이하 스캔 2 차원 코드 그림은 즉시 과정을보기 위해 현장에 갔다!
