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聯(lián)邦學(xué)習(Federated Learning)分布式訓練，以共享模型打造效能卓越的AI智能

聯(lián)邦機器學(xué)習又名聯(lián)邦學(xué)習，聯(lián)合學(xué)習，聯(lián)盟學(xué)習。聯(lián)邦機器學(xué)習是一個(gè)機器學(xué)習框架，能有效幫助多個(gè)機構在滿(mǎn)足用戶(hù)隱私保護、數據安全和政府法規的要求下，進(jìn)行數據使用和機器學(xué)習建模。?全球領(lǐng)先的邊緣計算解決方案提供商—凌華科技與致星科技（簡(jiǎn)稱(chēng)“星云Clustar”）達成合作，攜手打造邊緣聯(lián)邦學(xué)習的一體機，顛覆傳統的集中式機器學(xué)習訓練。此平臺采用凌華科技的MECS-7211作為邊緣計算服務(wù)器，與星云CLustar的FPGA隱私計算加速卡，為個(gè)資隱私解套，應用于密集型計算的加速場(chǎng)景，如隱私計算、機器學(xué)習、基因
關(guān)鍵字：聯(lián)邦學(xué)習 Federated Learning 分布式訓練 AI 凌華科技

客戶(hù)：鴻騰精密（FIT）行業(yè)：電子制造解決方案：VisionPro Deep Learning挑戰：傳統檢測方法是用電子顯微鏡放大和人工目視檢測外觀(guān)瑕疵的方式，長(cháng)期下來(lái)作業(yè)員識別率降低，無(wú)法保證精密連接器缺陷檢測的質(zhì)量和效率；由于人工檢測的方法導致標準不一致，易發(fā)生質(zhì)量問(wèn)題，給企業(yè)帶來(lái)不利影響；傳統檢測方法沒(méi)有實(shí)現檢測自動(dòng)化，產(chǎn)生了大量人工成本。效果：實(shí)現外觀(guān)瑕疵檢測的自動(dòng)化，減少企業(yè)成本；整體檢測能力大大提升，機臺判定標準一致，完全避免了人為因素導致的檢驗問(wèn)題；實(shí)現了無(wú)人化智能工廠(chǎng)，有力支持了企業(yè)智能制
關(guān)鍵字： VisionPro Deep Learning 鴻騰精密（FIT）外觀(guān)瑕疵檢測

挑戰●? ?軟包鋰電池外觀(guān)檢測項超過(guò)40多個(gè)，涵蓋產(chǎn)品的所有外觀(guān)面和以及邊角；●? ?各企業(yè)使用的人工檢查標準文件要求無(wú)法直接進(jìn)行指標化數字化，需要依靠配套供應商提供經(jīng)驗來(lái)配合客戶(hù)優(yōu)化指標和更改檢測標準；●? ?軟包鋰電池外觀(guān)檢測還是傳統的人工檢測方式，效率和準確率都很低效果●? ?軟包鋰電池Pack檢測設備實(shí)現量產(chǎn)，有40多臺設備成功運行；●? ?為企業(yè)提供了新的市場(chǎng)機會(huì )，在投項目性能效率大幅改善，給企業(yè)
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　　人工智能機器學(xué)習有關(guān)算法內容，請參見(jiàn)公眾號“科技優(yōu)化生活”之前相關(guān)文章。人工智能之機器學(xué)習主要有三大類(lèi)：1)分類(lèi);2)回歸;3)聚類(lèi)。今天我們重點(diǎn)探討一下Q Learning算法。 ^_^　　通過(guò)前一篇TD-Learning時(shí)序差分(請參見(jiàn)人工智能(48)算法介紹，我們知道，TD-Learning時(shí)序差分是結合了動(dòng)態(tài)規劃DP和蒙特卡洛MC(請參見(jiàn)人工智能(31))方法，并兼具兩種算法的優(yōu)點(diǎn)，是強化學(xué)習的中心?！　D-learning時(shí)序差分大概分了6類(lèi)。其中，策略行動(dòng)價(jià)值qπ的off-policy時(shí)
關(guān)鍵字：人工智能 Q Learning

　　人工智能機器學(xué)習有關(guān)算法內容，請參見(jiàn)公眾號“科技優(yōu)化生活”之前相關(guān)文章。人工智能之機器學(xué)習主要有三大類(lèi)：1)分類(lèi);2)回歸;3)聚類(lèi)。今天我們重點(diǎn)探討一下TD Learning算法。 ^_^　　TD Learning時(shí)序差分學(xué)習結合了動(dòng)態(tài)規劃DP和蒙特卡洛MC(請參見(jiàn)人工智能(31))方法，且兼具兩種算法的優(yōu)點(diǎn)，是強化學(xué)習的核心思想?！　‰m然蒙特卡羅MC方法僅在最終結果已知時(shí)才調整其估計值，但TD Learning時(shí)序差分學(xué)習調整預測以匹配后，更準確地預測最終結果之前的未來(lái)預測?！　D Learni
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