定义:联邦学习(Federated Learning)是一种分布式机器学习技术,其核心思想是通过在多个拥有本地数据的数据源之间进行分布式模型训练,在不需要交换本地个体或样本数据的前提下,仅通过交换模型参数或中间结果的方式,构建基于虚拟融合数据下的全局模型,从而实现数据隐私保护和数据共享计算的平衡,即“数据可用不可见”、“数据不...
在Central learning中,数据和参数是中心化的,是基于云的机器学习。 在Federated learning中,数据被保存在数据所有者当地,计算在数据所有者当地的存储中心进行,但参数设置由中央协调员协调。 在Swarm Learning中,数据和参数在边缘(边缘计算),不需要中央协调员。 从原理上来说,如果本地有足够的数据和计算基础设施,那么...
群体学习是一个数据隐私保护框架,通过区块链技术,分散基于机器学习的系统。这些数据或“学习成果”不会被送到中心位置,从而实现在医院或汽车之间共享。 我们来看看构建更好地机器学习解决方案的四种方式。 本地学习(Local Learning) 举个例子,在本地学习环境中,不同医院之间没有联系。所有训练都在本地进行,医院不能...
在Swarm Learning中,数据和参数在边缘(边缘计算),不需要中央协调员。 从原理上来说,如果本地有足够的数据和计算基础设施,那么机器学习就可以在本地进行,也就是Local learning。然而在很多情况下,本地医学数据往往不足。 Central learning是将...
Swarm Learning 是一款分散式机器学习解决方案,利用边缘计算和区块链技术实现同行协作。该解决方案支持多位协作伙伴在无需分享数据本身的情况下,直接分享数据洞见。这不仅能保护数据隐私和安全性,还能让所有贡献者从集体学习中受益。 为何Swarm Learning 如此重要?
HPE Swarm Learning由HPE的研发机构Hewlett Packard Labs开发,是业界第一个用于边缘和分布式站点且具有隐私保护能力的分布式机器学习框架。该解决方案为客户提供的容器使用HPE swarm API ,能够轻松地与AI模型集成,让用户可以在组织内部或是外部的行业同行间共享AI模型的学习成果,从而在不共享实际数据的条件下提升AI训练水准...
群体学习(Swarm Learning)的工作原理——结合区块链和机器学习的更优解决方案 据估计,一辆自动驾驶汽车每天可以产生数 TB级的数据,这些数据被用于训练机器学习模型,可以让汽车在行驶过程中及时做出决策。 医院用机器学习来快速识别疾病。这类应用非常重要,尤其是对于高传染性疾病来说。患者等待的时间越长,不...
Swarm Learning for decentralized and confidential clinical machine learning 群体学习:用于去中心化和隐私加密的临床机器学习 基本信息 期刊 / 会议:Nature 作者:Stefanie Warnat-Herresthal,
SWARM LEARNING Product version: 2.2.0 Swarm Learning is a decentralized, privacy-preserving Machine Learning framework. This framework utilizes the computing power at, or near, the distributed data sources to run the Machine Learning algorithms that train the models. It uses the security of a block...
算法识别出患病个体的准确率,在血液转录组数据集中平均为90,在X射线图像数据集中表现为76-86。该论文题目为《用于去中心化且保密临床数据分析的Swarm Learning机器学习技术(Swarm Learning for decentralized and confidential clinical machine learning)》,于5月26日发表在Nature上。