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turinglong

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发表于2020年03月20日 16:13:33
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22#
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支持,一直关注

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CharlesE

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发表于2020年03月20日 16:44:41
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23#
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期待专家的下次分享!!!

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小小2018

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发表于2020年03月20日 17:14:56
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24#
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认真对待每一次的活动,就是能老师们最好的尊重。

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肥仔

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发表于2020年03月20日 17:27:33
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linyoutou

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发表于2020年03月20日 21:37:52
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26#
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干货满满 很不错


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linzhuofeng

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发表于2020年03月20日 21:53:15
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华为的水平确实是高

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jokerman

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发表于2020年03月20日 21:59:59
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普及了一波联邦学习,很好!!

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chenzeshi

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发表于2020年03月20日 22:35:53
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讲师讲的很不错  赞一个

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在奔跑

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发表于2020年03月20日 23:19:27
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给力

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付豪之家

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发表于2020年03月21日 13:22:38
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31#
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感谢老师的精彩分享,了解了新方向,跟随华为的脚步继续向前!

直播总结:

联邦学习重点解决用户数据隐私保护的问题,在用户侧数据保留在本地情况下实现多个边缘训练节点分布式联合训练

联邦学习在Al技术生态中表现活跃,并在广泛的领域内得到应用

联邦学习要求边缘节点采用梯度下降或随机梯度下降的模型训练算法

联邦学习模式可以分为横向联邦、纵向联邦和联邦迁移学习三类

电信领域由于网络安全和用户信息安全等严格要求,要求业务和数据不出运营商,联邦学习在运营商网络由广泛的应用需求和业务场景

NAIE当前具备成熟的联邦学习架构,并有成熟的应用案例,可以支撑联邦学习技术运用到运营商网络广泛的解决方案中



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