联邦学习开源框架FATE新版本发布！配套引擎EggRoll焕新登场
发布时间：2020-06-04 23:26:04 所属栏目：动态 来源：站长网
导读：引文： 如何在保证本地训练数据不公开的前提下，实现多个数据拥有者协同训练一个共享的机器学习模型？传统的机器学习方法需要将所有的数据集中到一个地方（例如数据中心），然后进行机器学习模型的训练。但这种基于集中数据的做法无疑会严重侵害用户隐私和
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总而言之，FATE 1.4版本是一次回望，对过往开发者们提到的一些问题进行了整合与思考，然后加入了迭代中。无论是FederatedML对常用功能、及原有算法的体验和应用范围的提升，还是FATEBoard对适用场景的丰富、及视觉和交互体验上的大力优化，又或者是FATEFlow针对实际生产应用，从模型、数据、日志三个方面增强系统易管理、易扩展、易审计的能力，都能看到FATE对开发者使用体验的思索与重视。FATE官方欢迎对联邦学习有兴趣的同仁一起贡献代码，提交 Issues 或者 Pull Requests。详情可查阅FATE官网项目贡献者指南。 另，FATE官方也在开展针对1.4版本的圆桌讨论会，详情可添加FATE助手：FATEZS001，进一步交流及了解。 （编辑：应用网_阳江站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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