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新興的AI商業模型促進分布式ML

2019-12-26 09:12:48
閱讀提示:      在2019年底暫停評估企業AI的地位后,去年推出了一種新的業務模型,該模型鼓勵通過共享數據進行分布式模型培訓。 根據項目的不同,被稱為

    在2019年底暫停評估企業AI的地位后,去年推出了一種新的業務模型,該模型鼓勵通過共享數據進行分布式模型培訓。

    根據項目的不同,被稱為“聯合學習”的新興AI模型提出的關鍵問題是企業競爭對手是否愿意共享數據?另一方面,分布式機器學習框架可以為初創企業創造機會,最終改善AI應用程序。
    AI顧問亞歷山大Gonfalonieri使得情況下即聯合學習的是,是用來建立一個“模范集體”不同數據之間共享的分布式機器學習框架車主,代表一個可行的AI的商業模式。
    一些技術供應商已經接受了醫療應用程序的聯合方法,這些方法帶來了棘手的數據隱私問題。例如,Nvidia本周(納斯達克股票代碼:NVDA)推出了一種聯邦學習工具,作為其Clara AI平臺的一部分,該平臺旨在在保護患者隱私的同時促進協作。
    針對醫學成像社區,英偉達表示,其聯合方法將使分布式客戶端能夠通過邊緣服務器在本地培訓深度學習模型,然后合作開發可被臨床醫生使用的準確“全局模型”。
    實際上,Gonfalonieri認為,即使在醫學等嚴格管制的市場中,分布式機器學習方法也可以產生改進的模型和引人注目的AI應用程序。他說:“在醫學領域,[聯合學習]可能是更好的治療和更快的藥物發現的代名詞。”
    鑒于最近的挫折,例如IBM(NYSE:IBM)最近撤回了其Watson AI藥物發現工具,批評家們斷言撤退凸顯了AI的缺點。不過,一些觀察者指出,機器學習框架在診斷成像等領域顯示出了希望,其中“確認偏見”和其他偏見仍然是一個問題。
    “集中化(機器學習)遠非完美,” Gonfalonieri總結道。“實際上,訓練模型需要公司將大量相關數據收集到中央服務器或數據中心。在某些項目中,這意味著收集用戶的敏感數據。”
    數據共享(無論是競爭性數據還是規范性數據),似乎是推動分布式機器學習作為未來AI業務模型發展的最大絆腳石。在某些方面,聯合方法類似于已建立的開源軟件和硬件開發,超大規模開發人員已廣泛采用該軟件和硬件開發。
    其他人提出了聯合學習方法,包括其中模型開發分布在數百萬個邊緣設備之間的框架。支持者認為,他們可以通過限制對原始用戶數據的訪問或標記來確保數據隱私。