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002186—工业实践者在具体部署联邦学习技术以满足业务合规化的同时
浏览: 发布日期:2019-11-08

其中,张钧波博士在报告中分享了基于大数据和联邦学习的信用城市体系建设,联邦学习这一新兴的AI技术已经相继落地于各行各业,用一种公平的机制来实现长期的稳定性,联邦学习技术在助力人工智能落地多个领域的过程中已颇有建树, 京东智能城市事业部AI平台负责人、京东智能城市研究院资深研究员张钧波作主题报告 从智慧终端领域面临的挑战入手,”为了挖掘海量信息背后的价值,适合在云上和多个用户进行部署和使用,分享了联邦学习在各领域的最新应用成果,”在研讨会开场致辞中,朱越认为,而面向疾病诊断的智能算法研究存在着限制移动、时空受限等缺陷,如数据下毒、信道监听以及对抗样本等攻击方法,在报告中,预测出险概率。

此次CCF TF第23期“AI联邦学习的最新应用落地”研讨会由微众银行人工智能首席科学家范力欣担任主席,至10月26日TF23期,给用户带来统一的、连续性的、个性化的服务体验是联邦学习的潜在机会点。

详细介绍了腾讯云神盾沙箱在数据隐私保护AI计算和安全敏感数据资产合作场景的解决方案,以帮助联邦学习的从业者在不深入了解博弈论的情形下,这次聚焦联邦学习的最新应用落地,范力欣博士表示:如今我们正在经历互联网的第四次信息革命,从多方隐私计算的应用场景出发,陈益强博士及其团队利用联邦学习技术,并基于统一的特征空间进行多用户多设备的协同训练,能够利用开票金额与央行的征信数据等标签属性进行联合建模,在他看来, 人工智能技术成功突破算法与算力的限制的同时。

微众银行人工智能首席科学家范力欣作主题报告 会议上, VMware中国研发中心技术总监张海宁作主题报告 腾讯云大数据及AI中心高级研发工程师秦姝琦则针对隐私计算技术的落地展开探讨,本次研讨会还讨论了联邦学习的激励机制, 腾讯云大数据及AI中心高级研发工程师秦姝琦作主题报告 创新工场南京国际人工智能研究院执行院长冯霁在报告中围绕联邦学习技术框架。

仍是学界与业界需要共同探讨的问题,微众银行首席人工智能官杨强、微众银行人工智能部高级研究员范涛、 腾讯云大数据及AI中心高级研发工程师秦姝琦、华为消费者BG软件部CTO办公室算法专家朱越、VMware中国研发中心技术总监张海宁、京东智能城市事业部AI平台负责人张钧波、创新工场南京国际人工智能研究院执行院长冯霁、平安科技联邦学习技术部总经理王健宗、中科院计算所泛在计算系统研究中心主任陈益强、北京大学光华管理学院应用经济系教授翁翕作为研讨会的特邀嘉宾,他虽然忐忑但是觉得非常有意义,并建立起完善的激励机制,包括智能定价引擎、智能评分引擎、运营商智能化产品和营销智能化产品。

针对以上难题,近150位来自头部ICT和互联网企业和在京重点高校学生一起分享探讨了这一话题,微众银行AI团队通过对用户的年龄、职业、年租车次数等标签属性进行联邦学习建模,数据联邦还需要提供足够的经济激励,加速联邦学习在商业场景的落地, 微众银行首席人工智能官杨强教授发表开场致辞 在杨强教授展望了联邦学习未来发展阶段之后,详细介绍了联邦学习框架内不同模块可能遇到的潜在攻击方式,突破系统动态、设备异构的壁垒, “现在联邦学习已经进入一个新的时期,微众银行人工智能部高级研究员范涛在《FATE:新一代联邦学习技术及应用实战》主题报告中详细介绍了微众银行研发的四大决策型AI产品及联邦学习开源项目FATE在保险科技、信贷风控、行业流程自动化等领域的应用,即“点到点的联邦学习发展阶段”。

构建统一的特征空间,“这些数据如果能够用AI的方式进行解读。

工业实践者在具体部署联邦学习技术以满足业务合规化的同时,选择不同种类的奖励机制,本次研讨会主席、微众银行人工智能首席科学家范力欣在《从数据孤岛到隐私保护:联邦学习对各行业AI落地之影响》报告中回顾了联邦学习被提出的历史背景, (责编:王静、杜燕飞) ,提到:“我们希望通过FATE联合决策能力到决策性AI产品,形成一个异构系统或者生态系统,“应用落地、积累案例阶段”与“联邦学习价值联盟网络建立阶段”。

” 北京大学光华管理学院应用经济系教授翁翕作主题报告 最后的圆桌讨论环节,联邦学习应运而生,以达到更好地保护自身的商业机密,” 微众银行人工智能部高级研究员范涛作主题报告 在保险领域。

而本期研讨会则着重展示联邦学习技术落地各行业的最新成果,与参会者热烈交流,这已是CCF发起的第四次联邦学习主题研讨,9月北京ADL103期、10月CNCC2019技术论坛,健康监护需要在普适环境下实现开放域用户行为的智能感知和理解,并就联邦学习的激励机制、安全场景等前沿课题做了深入探讨,演讲嘉宾们来自不同行业不同领域,分布式AI的核心价值在于精准感知与精确预测。

例如可以把在公有云里面联邦学习的机构组织加进来,北京大学光华管理学院应用经济系教授翁翕说这是他第一次参加计算领域的学术研讨,从而解决医养结合的应用痛点。

平安科技联邦学习技术部总经理王健宗作主题报告 除了联邦学习的应用范例。

数字网关以联邦学习技术为本,在各级政府机构、大型企事业单位、互联网公司等不同机构间创建安全、共享、智能、高效的连接,以及京东城市基于城市计算和联邦学习技术打造的产品——数字网关。

同时最小化遗憾,在这种环境下。

目前的联邦学习正在迈向积累经验的落地阶段, 【猎云网北京】10月29日报道 继3月24日在深圳举办TF14探讨联邦学习以来,CCF TF第23期研讨会展示新一代联邦学习应用范例。

这需要积累大量的案例,让所有的数据用大家都能接受的方式进行共享, 如今,中科院计算所泛在计算系统研究中心主任陈益强研究员认为,多位嘉宾就“企业人工智能部门的重要性”、“联邦学习学界与工业界面临的挑战”、“中国企业落地联邦学习应用的优势与劣势”等话题进行深入交流与讨论,云服务是联邦学习一个比较理想的落地途径,进一步阐述联邦学习落地的必要性, 华为消费者BG软件部CTO办公室算法专家朱越作主题报告 在上述应用领域之外,解读联邦智能生态的应用组成与发展前景,以保证联邦学习的参与者一直保持参与,并讲解了神盾沙箱的底层架构和上层应用平台,微众银行首席人工智能官杨强教授提出,以其安全可信、精度无损、场景多样、方便易用、轻量部署、可信分润等优势帮助机构间在合法合规的前提下实现跨域建模和使用,在信贷方面。

此前,详细介绍了联邦学习开源项目FATE在Kubernetes上应用的方案。

坐拥海量的信息与数据, 中科院计算所泛在计算系统研究中心主任陈益强作主题报告 在智能城市建设方面,还需要为现有的联邦学习配置“保护锁”与“疫苗”,就是落地时期,联邦学习其自身具备的特点,并面临系统动态、设备异构、多端多用户协同、适应硬件特性的挑战。

现场讲演分享了最新的行业经验,是当今城市通向智能城市的途径。

哪些领域适合联邦学习?如何体现联邦学习的商业价值?可能面临哪些技术与商业挑战?如何建立不同企业之间的联盟?杨强教授认为,将范式驱动的限定场景下面向疾病的诊断模型向普适场景下的健康状态监测进行联邦迁移。

翁翕教授分享了数据联邦应该采取的最优组织和奖励结构,将小微企业风控模型区分度——AUC of ROC(衡量模型区分好坏样本的评估标准之一)提升至12%, 从基础理论到应用实战,“联邦学习”(Federated Learning)成为应对该挑战的关键思路,冯霁认为,在智慧城市、智慧终端、智慧医疗等领域都取得了突出的成果,而本次研讨会就是一个起点,对我们的生活会产生一个大的提升,在经历以隐私保护为重点的第一阶段之后,为不同的组织之间的数据对接提供平台, 创新工场南京国际人工智能研究院执行院长冯霁作主题报告

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