联合学习
2024年 6月 28日
NVIDIA FLARE 助力联邦 XGBoost 实现实用高效
XGBoost 是一种高效且可扩展的机器学习算法,广泛应用于回归、分类和排名任务。它基于梯度提升原则,
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2024年 3月 6日
借助 NVIDIA FLARE 2.4,在几分钟内将机器学习转变为联邦学习
协同学习 (FL) 受到加速采用的原因在于其分布式、保护隐私的特性。在医疗健康和金融服务等领域,协同学习 (FL) 作为一种隐私增强技术,
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2024年 2月 29日
借助 NVIDIA FLARE 实现可扩展联邦学习,提升 LLM 性能
随着人工智能技术的不断发展,大型语言模型(LLM) 的有效数据管理成为一个重要挑战。数据是模型性能的核心。
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