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    实践中的联邦学习:落地应用案例讲解

    数据的资产属性赋予了数据巨大的价值,数据的使用有极其广阔的前景;而用户对隐私保护的要求又极大限制了数据的使用。 在这种两难的情景下,基于数据隐私保护技术实现的分布式训练范式——联邦学习——应运而生,受到学术界和工业界的广泛关注。 为了帮助读者们更好地将联邦学习进行落地应用,博文视点特地邀请到微众银行资深人工智能算法专家黄安埠老师为大家直播分享“实践中的联邦学习——落地应用案例讲解”,从实战的角度,讲述联邦学习部分已落地的应用案例,既可为工业实践者提供案例,又可引领初学者入门。 分享主题:实践中的联邦学习—

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    别再拍一拍了,邀你板砖拍产品,来点真格的!

    击败诺基亚的不会是另一个诺基亚,取代传统集中式架构商业数据库的也不会是同类型数据库产品。 相较于传统商业数据库集中式架构存在的扩展性差、技术复杂、迭代慢等问题,云端分布式数据库不仅在成本上具有突出优势,在灵活性和扩展性上也遥遥领先,因而被业界广泛认为是数字时代数据库系统的最优解决方案。更进一步,在国家加速推进新基建战略背景下,全行业加速上云已经成为大势所趋,选用云上数据库已经成为必由之路。但填空题不同于解答题,标准答案就在那儿,迁移方案却并非易事。 但填空题不同于解答题,标准答案就在那儿,迁移方案却并非

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    谁说无技术背景的人不能进入人工智能行业?

    随着我国人工智能步入快速发展期,研究和应用人工智能技术的企业数量快速增长,AI人才需求也随即增加。但由于我国人工智能起步晚、发展历程短,人工智能人才储备不足,无法匹配产业的需求扩张速度,能够满足人工智能产业需求的有效人才密度不足。 众所周知,人工智能是一门包含多领域的交叉学科,短时间内进阶到扎实的算法工程师是一件极其困难的事情,基于此,很多人形成了人工智能行业高壁垒的固有观念,使得很多人望而却步。但实际上,随着开源框架层出不穷,人工智能产品化和商业化进程不断加速,使得人工智能入门门槛逐渐降低。所以如何降低A

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