#machineLearning
Мне кажется, или телефон смотрит на меня?
Новое исследование EPFL и INRIA показывает, что наши мобильные устройства могут выполнять обучение моделей самостоятельно, являясь частью распределённой сети и не раздавая наши данные технологическим компаниям.
Каждый раз, когда мы читаем новости в Интернете или ищем, где можно перекусить, технологический «Большой Брат» собирает огромное количество данных о нашем поведении.Google и Facebook, например, говорят, что они делают это, чтобы улучшить их сервисы и персонализировать нашу жизнь в онлайне.
Данные используются, в том числе, для рекламы, нацеленной прямо на вас, и они могут быть переданы третьим лицам, – вот почему вопросы цифровой безопасности так важны.
Совместная лаборатория EPFL/INRIA, представляет FLeet – революцию в распределённом машинном обучении с сохранением данных только на устройстве – глобальную модель, обученную с помощью обновлений, вычисленных на мобильных устройствах. Данные при этом остаются только на устройствах.
Федеративное машинное обучение очень привлекательно преимуществами в области конфиденциальности, но поскольку оно разработано таким образом, чтобы не влиять на энергопотребление и производительность мобильных устройств, оно не подходит для приложений, требующих частого обновления, например, для рекомендации новостей.
Профессор Анна-Мари Кермаррек, также автор статьи, рассказывает: «Мы показали, что если сложим мощность телефонов вместе, они начнут составлять большую вычислительную мощность, которая будет соответствовать мощности Google, и это даст людям альтернативу – не полагаться на централизованные мощные компьютерные фермы».
Мне кажется, или телефон смотрит на меня?
Новое исследование EPFL и INRIA показывает, что наши мобильные устройства могут выполнять обучение моделей самостоятельно, являясь частью распределённой сети и не раздавая наши данные технологическим компаниям.
Каждый раз, когда мы читаем новости в Интернете или ищем, где можно перекусить, технологический «Большой Брат» собирает огромное количество данных о нашем поведении.Google и Facebook, например, говорят, что они делают это, чтобы улучшить их сервисы и персонализировать нашу жизнь в онлайне.
Данные используются, в том числе, для рекламы, нацеленной прямо на вас, и они могут быть переданы третьим лицам, – вот почему вопросы цифровой безопасности так важны.
Совместная лаборатория EPFL/INRIA, представляет FLeet – революцию в распределённом машинном обучении с сохранением данных только на устройстве – глобальную модель, обученную с помощью обновлений, вычисленных на мобильных устройствах. Данные при этом остаются только на устройствах.
Федеративное машинное обучение очень привлекательно преимуществами в области конфиденциальности, но поскольку оно разработано таким образом, чтобы не влиять на энергопотребление и производительность мобильных устройств, оно не подходит для приложений, требующих частого обновления, например, для рекомендации новостей.
Профессор Анна-Мари Кермаррек, также автор статьи, рассказывает: «Мы показали, что если сложим мощность телефонов вместе, они начнут составлять большую вычислительную мощность, которая будет соответствовать мощности Google, и это даст людям альтернативу – не полагаться на централизованные мощные компьютерные фермы».