federated learning

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Federated Analytics:データを一か所に収集せずにデータ分析を行う(2/2)

1.Federated Analytics:データを一か所に収集せずにデータ分析を行う(2/2)まとめ ・Secure Aggregationにより、Federated Analyticsはより強力なプライバシー属性を実現できている ・このアプローチではより多くの人々のデータを集約するか、ランダムな値を追加することで更に強化可能 ・「識別されにくいパターンは何か?」などの分散データに関する更に曖昧 […]

Federated Analytics:データを一か所に収集せずにデータ分析を行う(1/2)

1.Federated Analytics:データを一か所に収集せずにデータ分析を行う(1/2)まとめ ・Federated learningはスマートフォン上のデータをプライバシーを考慮しながら機械学習で利用する仕組み ・Federated Analyticsはこの仕組みを学習だけではなく分析でも利用できるように拡張する仕組み ・PixelスマートフォンのNow Playingの実績では全体的な […]

Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(8/8)

AI

1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(8/8)まとめ ・機械学習研究を促進するためにデータセットを公開しGoogle Dataset Searchで探しやすくした ・数百万のタスクを処理しつつ新しいタスクにも自動的に対応する機械学習が長期的目標 ・多様な研究者グループが安心して研究出来る事や新たに参入する研究者に対する支援なども重要 2.オープンデータと […]

Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(7/8)

AI

1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(7/8)まとめ ・機械学習をロボットの制御に応用するために特に強化学習を使った研究が行われた ・世界モデルの学習やポリシーにランダム性を取り込む事、オープンソースなハードなど ・TensorFlowは2.0がリリースされコンパイラ等の周辺ツールも続々改良されている 2.ロボット制御とコミュニティへの支援 以下、ai. […]

Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(6/8)

AI

1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(6/8)まとめ ・従来は分割して段階的に行った作業を大規模ニューラルネットワークで一気にやる事が主流になりつつある ・これらの研究結果はBERTの検索エンジンへの投入を初め実世界で使われるようになってきている ・機械による知覚は静止画像から動画やライブ性、意味や複雑な状況の把握などに対象が移ってきている 2.自然言語 […]

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