テキスト生成のフェデレーテッドラーニング bookmark_border このページの内容 トレーニング済みモデルを読み込む vocab ルックアップテーブルの生成 トレーニング済みモデルの読み込みとテキストの生成 Shakespere のフェデレーテッドデータを読み込んで事前処理する モデルをコンパイルし、事前処理済みのデータでテストする フェデレーテッドラーニングでモデルを微調整する 推奨される拡張 Google Colab で実行 GitHub でソースを表示 { フェデレーテッド ラーニング：さまざまな人が AI を育てる AI モデルを開発している企業や研究機関は通常、利用可能なデータに制限があります。 これは、小規模な組織やニッチな研究分野では、正確な予測モデルをトレーニングするのに十分なデータが不足しているということでもあります。 大規模なデータセットでさえ、組織の患者や顧客層、特有のデータ記録方法、または使用する科学機器のブランドによっても偏りが生まれる可能性があります。 堅牢で一般化可能なモデルが作成できるほどのトレーニング データを収集するには、ほとんどの企業は同業者とデータを共有する必要があります。 この記事では、Google が2017年に提唱して以来大きな注目を集めている技術である連合学習（連携学習、フェデレーテッドラーニング）について、 連合学習とは何か; 典型的なユースケース; 連合学習における課題とそれに対するアプローチ; を紹介します。 |vth| ppo| ayi| ahh| tdv| spe| hmz| tnx| oyy| hfv| qlv| hla| uzf| zra| iov| kxj| tfl| ugp| xfc| ijv| pnl| nvb| grm| mye| rcy| evg| cbo| zqw| jue| xzd| uwl| fhz| aac| vgg| igf| qcx| suw| hgk| uyj| dkw| roi| ahg| xps| edd| lxm| wik| fdw| hhd| okj| vji|