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Wissensfreies maschinelles Lernen: Anwendungen und Entwicklungspotenzial
Wissensfreies maschinelles Lernen: Anwendungen und Entwicklungspotenzial
Zero-Knowledge Machine Learning (ZKML) ist eine aufstrebende Technologie für maschinelles Lernen, die darauf ausgelegt ist, maschinelle Lernaufgaben zu erfüllen und gleichzeitig den Datenschutz zu schützen. Sein Potenzial liegt in der Lösung des derzeit beim maschinellen Lernen vorherrschenden Datenschutzproblems und der Bereitstellung von mehr Kontrolle und Autonomie für Dateneigentümer. Durch den Einsatz von Verschlüsselungs- und Datenschutztechnologien ermöglicht ZKML den Dateneigentümern, ihre Daten für das Training von Modellen des maschinellen Lernens zu verwenden, ohne die Originaldaten an Dritte weiterzugeben. Dieser Ansatz gewährleistet den Datenschutz und verringert das Risiko von Datenlecks. Gleichzeitig ermöglicht ZKML den Dateneigentümern auch, Modellergebnisse selektiv zu teilen und so die Anforderungen des Datenschutzes und maschineller Lernaufgaben in Einklang zu bringen. Kurz gesagt, ZKML bietet eine praktikable Lösung zum Schutz der Privatsphäre für maschinelles Lernen.
Zero-Knowledge-Maschinenlernen ist eine maschinelle Lernmethode, die sensible Daten schützt. Es verschlüsselt Trainingsdaten mithilfe von Verschlüsselungstechnologie und sendet die verschlüsselten Daten zum maschinellen Lernen an einen Dritten. Dritte können die Daten nicht entschlüsseln und somit keine Auskunft über die Originaldaten erhalten. Das trainierte Modell wird an den Dateneigentümer zurückgegeben, der das trainierte Modell erhalten kann, ohne die Originaldaten an Dritte weiterzugeben. Dieser Ansatz schützt den Datenschutz und ermöglicht gleichzeitig maschinelles Lernen. „Anwendungen des maschinellen Lernens ohne Wissen“ Stellen Sie sicher, dass die Privatsphäre des Patienten nicht verloren geht, um eine Krankheitsdiagnose, eine Krankheitsvorhersage und die Formulierung eines Behandlungsplans usw. zu ermöglichen.
Finanzsektor: Finanzinstitute können wissensfreies maschinelles Lernen nutzen, um Markttrends vorherzusagen, Risiken zu bewerten, Kreditratings durchzuführen usw., ohne die privaten Daten ihrer Kunden preiszugeben.
IoT-Bereich: IoT-Geräte können wissensfreies maschinelles Lernen nutzen, um Daten zu sammeln und zu analysieren, um die Geräteleistung und das Benutzererlebnis zu verbessern, ohne die privaten Informationen der Benutzer preiszugeben.
Was ist das Potenzial des wissensfreien maschinellen Lernens?
Der Hauptvorteil des wissensfreien maschinellen Lernens besteht darin, dass es maschinelles Lernen ermöglicht, ohne die Originaldaten offenzulegen. Beim herkömmlichen maschinellen Lernen muss der Dateneigentümer die Daten an das Modell für maschinelles Lernen weitergeben, was zu einem Risiko von Datenlecks führen kann. Beim wissensfreien maschinellen Lernen kann der Dateneigentümer Verschlüsselungstechnologie verwenden, um die Daten zu verschlüsseln und nur die verschlüsselten Daten mit dem Modell zu teilen, wodurch die Privatsphäre der Originaldaten geschützt wird. Gleichzeitig kann ZKML mithilfe der Multi-Party-Computing-Technologie auch Daten von mehreren Dateneigentümern zusammenführen, um institutionenübergreifendes kooperatives maschinelles Lernen zu erreichen, ohne dass Daten mit Dritten geteilt werden müssen.
Knowledge-Maschinelles Lernen hat Potenzial in vielen Bereichen, insbesondere im Gesundheitswesen. Im Gesundheitswesen gibt es eine große Menge sensibler Daten, etwa Patientenakten, Krankheitsdiagnosen und mehr. Die Weitergabe dieser Daten könnte zu Verletzungen der Privatsphäre der Patienten führen und sogar dazu führen, dass Krankenkassen den Patienten Leistungen verweigern. Mithilfe der ZKML-Technologie können Gesundheitsorganisationen maschinelles Lernen durchführen, ohne die Privatsphäre der Patienten zu gefährden, und so die Effizienz und Genauigkeit der Gesundheitsdienste verbessern.
Die Vorteile des wissensfreien maschinellen Lernens sind wie folgt:
1. Datenschutz: Das maschinelle Lernen ohne Wissen kann maschinelles Lernen durchführen, ohne dass Daten verloren gehen, wodurch der Datenschutz geschützt wird.
2. Datenaustausch
Durch wissensfreies maschinelles Lernen können Dateneigentümer Daten für maschinelles Lernen an Dritte weitergeben, ohne sich Gedanken über das Risiko von Datenlecks machen zu müssen.
3. Effizienz
Knowledge-Maschinenlernen kann die Zeit für die Datenübertragung und -verarbeitung erheblich verkürzen und dadurch die Effizienz des maschinellen Lernens verbessern.
4. Sicherheit
Zero-Knowledge Machine Learning nutzt Verschlüsselungstechnologie zum Schutz der Privatsphäre und gewährleistet so die Sicherheit des maschinellen Lernens.
5. Glaubwürdigkeit
Zero-Knowledge Machine Learning kann die Glaubwürdigkeit des maschinellen Lernens verbessern, da Dritte nicht an die Originaldaten gelangen können, wodurch das Risiko einer Datenmanipulation oder -fälschung vermieden wird.
Kurz gesagt ist wissensfreies maschinelles Lernen eine vielversprechende Methode zum Schutz der Privatsphäre, die maschinelles Lernen durchführen kann, ohne den Datenschutz zu beeinträchtigen. Mit dem zunehmenden Bewusstsein für den Datenschutz wird Zero-Knowledge-Machine-Learning in Zukunft zu einer wichtigen Entwicklungsrichtung des Machine-Learnings.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWissensfreies maschinelles Lernen: Anwendungen und Entwicklungspotenzial. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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15 empfohlene kostenlose Open-Source-Bildanmerkungstools
Mar 28, 2024 pm 01:21 PM
Bei der Bildanmerkung handelt es sich um das Verknüpfen von Beschriftungen oder beschreibenden Informationen mit Bildern, um dem Bildinhalt eine tiefere Bedeutung und Erklärung zu verleihen. Dieser Prozess ist entscheidend für maschinelles Lernen, das dabei hilft, Sehmodelle zu trainieren, um einzelne Elemente in Bildern genauer zu identifizieren. Durch das Hinzufügen von Anmerkungen zu Bildern kann der Computer die Semantik und den Kontext hinter den Bildern verstehen und so den Bildinhalt besser verstehen und analysieren. Die Bildanmerkung hat ein breites Anwendungsspektrum und deckt viele Bereiche ab, z. B. Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und Diagramm-Vision-Modelle. Sie verfügt über ein breites Anwendungsspektrum, z. B. zur Unterstützung von Fahrzeugen bei der Identifizierung von Hindernissen auf der Straße und bei der Erkennung und Diagnose von Krankheiten durch medizinische Bilderkennung. In diesem Artikel werden hauptsächlich einige bessere Open-Source- und kostenlose Bildanmerkungstools empfohlen. 1.Makesens
In diesem Artikel erfahren Sie mehr über SHAP: Modellerklärung für maschinelles Lernen
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
In den Bereichen maschinelles Lernen und Datenwissenschaft stand die Interpretierbarkeit von Modellen schon immer im Fokus von Forschern und Praktikern. Mit der weit verbreiteten Anwendung komplexer Modelle wie Deep Learning und Ensemble-Methoden ist das Verständnis des Entscheidungsprozesses des Modells besonders wichtig geworden. Explainable AI|XAI trägt dazu bei, Vertrauen in maschinelle Lernmodelle aufzubauen, indem es die Transparenz des Modells erhöht. Eine Verbesserung der Modelltransparenz kann durch Methoden wie den weit verbreiteten Einsatz mehrerer komplexer Modelle sowie der Entscheidungsprozesse zur Erläuterung der Modelle erreicht werden. Zu diesen Methoden gehören die Analyse der Merkmalsbedeutung, die Schätzung des Modellvorhersageintervalls, lokale Interpretierbarkeitsalgorithmen usw. Die Merkmalswichtigkeitsanalyse kann den Entscheidungsprozess des Modells erklären, indem sie den Grad des Einflusses des Modells auf die Eingabemerkmale bewertet. Schätzung des Modellvorhersageintervalls
Transparent! Eine ausführliche Analyse der Prinzipien der wichtigsten Modelle des maschinellen Lernens!
Apr 12, 2024 pm 05:55 PM
Laienhaft ausgedrückt ist ein Modell für maschinelles Lernen eine mathematische Funktion, die Eingabedaten einer vorhergesagten Ausgabe zuordnet. Genauer gesagt ist ein Modell für maschinelles Lernen eine mathematische Funktion, die Modellparameter anpasst, indem sie aus Trainingsdaten lernt, um den Fehler zwischen der vorhergesagten Ausgabe und der wahren Bezeichnung zu minimieren. Beim maschinellen Lernen gibt es viele Modelle, z. B. logistische Regressionsmodelle, Entscheidungsbaummodelle, Support-Vektor-Maschinenmodelle usw. Jedes Modell verfügt über seine anwendbaren Datentypen und Problemtypen. Gleichzeitig gibt es viele Gemeinsamkeiten zwischen verschiedenen Modellen oder es gibt einen verborgenen Weg für die Modellentwicklung. Am Beispiel des konnektionistischen Perzeptrons können wir es durch Erhöhen der Anzahl verborgener Schichten des Perzeptrons in ein tiefes neuronales Netzwerk umwandeln. Wenn dem Perzeptron eine Kernelfunktion hinzugefügt wird, kann es in eine SVM umgewandelt werden. Dieses hier
Identifizieren Sie Über- und Unteranpassung anhand von Lernkurven
Apr 29, 2024 pm 06:50 PM
In diesem Artikel wird vorgestellt, wie Überanpassung und Unteranpassung in Modellen für maschinelles Lernen mithilfe von Lernkurven effektiv identifiziert werden können. Unteranpassung und Überanpassung 1. Überanpassung Wenn ein Modell mit den Daten übertrainiert ist, sodass es daraus Rauschen lernt, spricht man von einer Überanpassung des Modells. Ein überangepasstes Modell lernt jedes Beispiel so perfekt, dass es ein unsichtbares/neues Beispiel falsch klassifiziert. Für ein überangepasstes Modell erhalten wir einen perfekten/nahezu perfekten Trainingssatzwert und einen schrecklichen Validierungssatz-/Testwert. Leicht geändert: „Ursache der Überanpassung: Verwenden Sie ein komplexes Modell, um ein einfaches Problem zu lösen und Rauschen aus den Daten zu extrahieren. Weil ein kleiner Datensatz als Trainingssatz möglicherweise nicht die korrekte Darstellung aller Daten darstellt. 2. Unteranpassung Heru.“
Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz in der Weltraumforschung und der Siedlungstechnik
Apr 29, 2024 pm 03:25 PM
In den 1950er Jahren wurde die künstliche Intelligenz (KI) geboren. Damals entdeckten Forscher, dass Maschinen menschenähnliche Aufgaben wie das Denken ausführen können. Später, in den 1960er Jahren, finanzierte das US-Verteidigungsministerium künstliche Intelligenz und richtete Labore für die weitere Entwicklung ein. Forscher finden Anwendungen für künstliche Intelligenz in vielen Bereichen, etwa bei der Erforschung des Weltraums und beim Überleben in extremen Umgebungen. Unter Weltraumforschung versteht man die Erforschung des Universums, das das gesamte Universum außerhalb der Erde umfasst. Der Weltraum wird als extreme Umgebung eingestuft, da sich seine Bedingungen von denen auf der Erde unterscheiden. Um im Weltraum zu überleben, müssen viele Faktoren berücksichtigt und Vorkehrungen getroffen werden. Wissenschaftler und Forscher glauben, dass die Erforschung des Weltraums und das Verständnis des aktuellen Zustands aller Dinge dazu beitragen können, die Funktionsweise des Universums zu verstehen und sich auf mögliche Umweltkrisen vorzubereiten
Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen in C++: Häufige Herausforderungen und Lösungen
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
Zu den häufigsten Herausforderungen, mit denen Algorithmen für maschinelles Lernen in C++ konfrontiert sind, gehören Speicherverwaltung, Multithreading, Leistungsoptimierung und Wartbarkeit. Zu den Lösungen gehören die Verwendung intelligenter Zeiger, moderner Threading-Bibliotheken, SIMD-Anweisungen und Bibliotheken von Drittanbietern sowie die Einhaltung von Codierungsstilrichtlinien und die Verwendung von Automatisierungstools. Praktische Fälle zeigen, wie man die Eigen-Bibliothek nutzt, um lineare Regressionsalgorithmen zu implementieren, den Speicher effektiv zu verwalten und leistungsstarke Matrixoperationen zu nutzen.
Erklärbare KI: Erklären komplexer KI/ML-Modelle
Jun 03, 2024 pm 10:08 PM
Übersetzer |. Rezensiert von Li Rui |. Chonglou Modelle für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) werden heutzutage immer komplexer, und die von diesen Modellen erzeugten Ergebnisse sind eine Blackbox, die den Stakeholdern nicht erklärt werden kann. Explainable AI (XAI) zielt darauf ab, dieses Problem zu lösen, indem es Stakeholdern ermöglicht, die Funktionsweise dieser Modelle zu verstehen, sicherzustellen, dass sie verstehen, wie diese Modelle tatsächlich Entscheidungen treffen, und Transparenz in KI-Systemen, Vertrauen und Verantwortlichkeit zur Lösung dieses Problems gewährleistet. In diesem Artikel werden verschiedene Techniken der erklärbaren künstlichen Intelligenz (XAI) untersucht, um ihre zugrunde liegenden Prinzipien zu veranschaulichen. Mehrere Gründe, warum erklärbare KI von entscheidender Bedeutung ist. Vertrauen und Transparenz: Damit KI-Systeme allgemein akzeptiert und vertrauenswürdig sind, müssen Benutzer verstehen, wie Entscheidungen getroffen werden
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist
