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  • js3种弹框 内容精选 换一换
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    联邦学习(Federated Learning),又称联合学习,作为一分布式机器学习框架,能够在保护数据隐私、满足合法合规要求的前提下,让多参与方或多计算结点之间在不共享原始数据的基础上联合进行高效率的机器学习。本课程介绍纵向联邦学习算法,包括数据对齐,线性拟合、逻辑回归、分类
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    HCIA-AI V3.0系列课程。本课程将主要讲述为什么是深度学习框架、深度学习框架的优势并介绍二深度学习 框架,包括Pytorch和TensorFlow。接下来会结合代码详细讲解TensorFlow 2的基 础操作与常用模块的使用。最后将通过基于TensorFlow的MNIST手写体数字的实
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    联邦学习(Federated Learning),又称联合学习,作为一分布式机器学习框架,能够在保护数据隐私、满足合法合规要求的前提下,让多参与方或多计算结点之间在不共享原始数据的基础上联合进行高效率的机器学习。本课程介绍横向联邦学习个性化算法的进阶:即元学习和联邦学习的结合。
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    联邦学习(Federated Learning),又称联合学习,作为一分布式机器学习框架,能够在保护数据隐私、满足合法合规要求的前提下,让多参与方或多计算结点之间在不共享原始数据的基础上联合进行高效率的机器学习。本课程是介绍联邦学习业界应用,并指导用户上手一个自己的联邦学习应用。
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    联邦学习(Federated Learning),又称联合学习,作为一分布式机器学习框架,能够在保护数据隐私、满足合法合规要求的前提下,让多参与方或多计算结点之间在不共享原始数据的基础上联合进行高效率的机器学习。本课程是联邦学习进阶课程,介绍更加严苛的隐私保护方法和分布式算法进阶:FedOpt和FedMDGA。
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