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聯(lián)邦學(xué)習(xí)(Federated Learning)分布式訓(xùn)練,以共享模型打造效能卓越的AI智能
- 聯(lián)邦機(jī)器學(xué)習(xí)又名聯(lián)邦學(xué)習(xí),聯(lián)合學(xué)習(xí),聯(lián)盟學(xué)習(xí)。聯(lián)邦機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)框架,能有效幫助多個(gè)機(jī)構(gòu)在滿足用戶隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)安全和政府法規(guī)的要求下,進(jìn)行數(shù)據(jù)使用和機(jī)器學(xué)習(xí)建模。?全球領(lǐng)先的邊緣計(jì)算解決方案提供商—凌華科技與致星科技(簡(jiǎn)稱“星云Clustar”)達(dá)成合作,攜手打造邊緣聯(lián)邦學(xué)習(xí)的一體機(jī),顛覆傳統(tǒng)的集中式機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練。此平臺(tái)采用凌華科技的MECS-7211作為邊緣計(jì)算服務(wù)器,與星云CLustar的FPGA隱私計(jì)算加速卡,為個(gè)資隱私解套,應(yīng)用于密集型計(jì)算的加速場(chǎng)景,如隱私計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、基因
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借助VisionPro Deep Learning 開啟外觀瑕疵檢測(cè)的無人化之路
- 客戶:鴻騰精密(FIT)行業(yè):電子制造解決方案:VisionPro Deep Learning挑戰(zhàn):傳統(tǒng)檢測(cè)方法是用電子顯微鏡放大和人工目視檢測(cè)外觀瑕疵的方式,長期下來作業(yè)員識(shí)別率降低,無法保證精密連接器缺陷檢測(cè)的質(zhì)量和效率;由于人工檢測(cè)的方法導(dǎo)致標(biāo)準(zhǔn)不一致,易發(fā)生質(zhì)量問題,給企業(yè)帶來不利影響;傳統(tǒng)檢測(cè)方法沒有實(shí)現(xiàn)檢測(cè)自動(dòng)化,產(chǎn)生了大量人工成本。效果:實(shí)現(xiàn)外觀瑕疵檢測(cè)的自動(dòng)化,減少企業(yè)成本;整體檢測(cè)能力大大提升,機(jī)臺(tái)判定標(biāo)準(zhǔn)一致,完全避免了人為因素導(dǎo)致的檢驗(yàn)問題;實(shí)現(xiàn)了無人化智能工廠,有力支持了企業(yè)智能制
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VisionPro Deep Learning幫助軟包鋰電池實(shí)現(xiàn)外觀檢測(cè)自動(dòng)化
- 挑戰(zhàn)●? ?軟包鋰電池外觀檢測(cè)項(xiàng)超過40多個(gè),涵蓋產(chǎn)品的所有外觀面和以及邊角;●? ?各企業(yè)使用的人工檢查標(biāo)準(zhǔn)文件要求無法直接進(jìn)行指標(biāo)化數(shù)字化,需要依靠配套供應(yīng)商提供經(jīng)驗(yàn)來配合客戶優(yōu)化指標(biāo)和更改檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn);●? ?軟包鋰電池外觀檢測(cè)還是傳統(tǒng)的人工檢測(cè)方式,效率和準(zhǔn)確率都很低效果●? ?軟包鋰電池Pack檢測(cè)設(shè)備實(shí)現(xiàn)量產(chǎn),有40多臺(tái)設(shè)備成功運(yùn)行;●? ?為企業(yè)提供了新的市場(chǎng)機(jī)會(huì),在投項(xiàng)目性能效率大幅改善,給企業(yè)
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人工智能之Q Learning算法
- 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容,請(qǐng)參見公眾號(hào)“科技優(yōu)化生活”之前相關(guān)文章。人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類:1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點(diǎn)探討一下Q Learning算法。 ^_^ 通過前一篇TD-Learning時(shí)序差分(請(qǐng)參見人工智能(48)算法介紹,我們知道,TD-Learning時(shí)序差分是結(jié)合了動(dòng)態(tài)規(guī)劃DP和蒙特卡洛MC(請(qǐng)參見人工智能(31))方法,并兼具兩種算法的優(yōu)點(diǎn),是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的中心?! D-learning時(shí)序差分大概分了6類。其中,策略行動(dòng)價(jià)值qπ的off-policy時(shí)
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人工智能之TD Learning算法
- 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容,請(qǐng)參見公眾號(hào)“科技優(yōu)化生活”之前相關(guān)文章。人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類:1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點(diǎn)探討一下TD Learning算法。 ^_^ TD Learning時(shí)序差分學(xué)習(xí)結(jié)合了動(dòng)態(tài)規(guī)劃DP和蒙特卡洛MC(請(qǐng)參見人工智能(31))方法,且兼具兩種算法的優(yōu)點(diǎn),是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的核心思想?! ‰m然蒙特卡羅MC方法僅在最終結(jié)果已知時(shí)才調(diào)整其估計(jì)值,但TD Learning時(shí)序差分學(xué)習(xí)調(diào)整預(yù)測(cè)以匹配后,更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)最終結(jié)果之前的未來預(yù)測(cè)。 TD Learni
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