エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
NTT【世界初】連合学習においてAIモデルに異常や悪意がある場合でも高精度に学習できるモメンタムスクリーニング技術手法を発表 - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
NTT【世界初】連合学習においてAIモデルに異常や悪意がある場合でも高精度に学習できるモメンタムスクリーニング技術手法を発表 - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
日本電信電話株式会社(NTT)とNTTデータ数理システムは、複数のクライアント(個人や組織)でデータを保持... 日本電信電話株式会社(NTT)とNTTデータ数理システムは、複数のクライアント(個人や組織)でデータを保持したまま分散して学習する連合学習において、一部のクライアントに異常や悪意がある場合にも高精度にAIモデルを学習可能な学習手法を開発した。 連合学習において一部のクライアントに異常や悪意がある場合にも高精度にAIモデルを学習可能な「連合学習技術(モメンタムスクリーニング技術)」を開発、それが数理的・実験的に従来手法に対する有効性を確認したこと、これらが機械学習分野における最難関の国際会議「ICLR2024」に採択されたことを発表した。 NTTは事前に報道関係者向け発表会を開催して、内容の詳細を解説した。 「連合学習」とは、複数の組織で保持しているデータを一か所に集約せずに、組織横断のAIモデルを学習させることを可能にする技術(2017年にGoogleが提唱した技術)。プライバシーなど機微