[经验交流] [hw72130810] HC线上展会感受,三场直播感受

三场直播,都看下来了,对于NAIE有了一个直观的了解。

华为NAIE提供数据、模型、部署一站式全套服务。无论是数据的清洗、提取,模型的选择、训练,还是模型部署的构建与发布,华为NAIE全部搞定。

联邦学习:基于分布在多个设备上的数据集构建机器学习模型,同时防止数据泄漏。框架包括横向联邦学习,纵向联邦学习和联邦迁移学习。

改进集中在克服统计挑战和提高联邦学习的安全性上。也有研究工作使联邦学习更加个性化。

NAIE联邦学习关键技术点:模型汇聚算法、参数传输加密、模型压缩传输、轻量化训练环境、样本隐私保护、模型个性化适配。

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学件:由两部分组成,一部分是模型,另一部分是用于描述这个模型的规约。模型需要有满足三个重要的要求:可重用性、可演进性、可了解性,规约要能够给模型提供足够的描述。

层次化架构:数据/模型管理(格式转化、数据存储、预训练模型库);数据预处理(标签标注、插值平滑、数据标准化、数据特征画像);算法推荐(特征选择、场景需求转换、超参优化、模型重用、算法推荐);模型训练(特征提取、模型训练、专家经验融合);模型打包(模型测试、模型规约形成、模型打包);在线推理(在线部署、在线优化)。

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AutoML:自动机器学习(将机器学习应用于现实问题的端到端流程自动化的过程).AutoML从特征工程、模型构建、超参优化三方面实现自动化;并且也提出了end-to-end的解决方案。

两大挑战:自动化和降门槛,使一线的工程技术人员能有效地使用;可复制和提效率,提高算法的可复制性以及提高模型的推广效率。

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对于AI有了进一步加深的了解,特别对于联邦学习以及学件,有了一个初步的认识,对这领域有很强的兴趣,想深入的学习。