近日,HPE宣布推出HPE Swarm Learning解決方案,作為突破性的AI解決方案,其能夠在不損害數(shù)據(jù)隱私的情況下共享和統(tǒng)一AI模型的學(xué)習(xí)成果,加速組織在邊緣挖掘洞見。
HPE Swarm Learning由HPE的研發(fā)機(jī)構(gòu)Hewlett Packard Labs開發(fā),是業(yè)界第一個(gè)用于邊緣和分布式站點(diǎn)且具有隱私保護(hù)能力的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架。該解決方案為客戶提供的容器使用HPE swarm API ,能夠輕松地與AI模型集成,讓用戶可以在組織內(nèi)部或是外部的行業(yè)同行間共享AI模型的學(xué)習(xí)成果,從而在不共享實(shí)際數(shù)據(jù)的條件下提升AI訓(xùn)練水準(zhǔn)。
HPE HPC&AI執(zhí)行副總裁兼總經(jīng)理 Justin Hotard表示,“群體學(xué)習(xí)是一種全新的、強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,已經(jīng)用于應(yīng)對(duì)諸多全球性的挑戰(zhàn),例如改善患者的醫(yī)療保健體驗(yàn),以及提升異常檢測(cè)水準(zhǔn)來支持欺詐檢測(cè)和預(yù)測(cè)性維護(hù)等。HPE此次通過提供企業(yè)級(jí)解決方案,將以一種有意義的方式為群體學(xué)習(xí)的利用做出貢獻(xiàn),該解決方案將加速組織在AI模型上的協(xié)作和創(chuàng)新,同時(shí)確保各個(gè)組織恪守自身的道德、數(shù)據(jù)隱私和治理標(biāo)準(zhǔn)。”
引入全新的AI方法,安全地利用邊緣的洞見力
現(xiàn)在,大多數(shù)AI模型訓(xùn)練都是在一個(gè)中心位置進(jìn)行,這依賴于集中合并的數(shù)據(jù)集。但由于必須將大量數(shù)據(jù)移回同一數(shù)據(jù)源,往往帶來了效率低下和成本高昂的問題。同時(shí),由于限制數(shù)據(jù)共享和移動(dòng)的法律法規(guī)的限制,模型還可能存在偏差。而通過在邊緣訓(xùn)練模型和利用洞見力,企業(yè)可以更快地做出決策,從而帶來更好的體驗(yàn)和結(jié)果。 此外,不同組織通過在數(shù)據(jù)源上分享學(xué)習(xí)成果,可以讓世界各地的各個(gè)行業(yè)聯(lián)合起來,并進(jìn)一步提高智能水平,從而帶來巨大的商業(yè)價(jià)值和社會(huì)成果。
然而,外部的數(shù)據(jù)共享可能會(huì)給組織帶來數(shù)據(jù)治理、監(jiān)管或合規(guī)性的挑戰(zhàn),要求數(shù)據(jù)保留在原有位置。對(duì)此,HPE Swarm Learning獨(dú)特地設(shè)計(jì)使組織能夠在源頭使用分布式數(shù)據(jù),增加了訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的規(guī)模,以構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行公平地學(xué)習(xí),同時(shí)滿足了數(shù)據(jù)治理和隱私要求。為確保僅共享從邊緣捕獲的學(xué)習(xí)內(nèi)容,而不是數(shù)據(jù)本身,HPE Swarm Learning使用區(qū)塊鏈技術(shù)安全地加入用戶,動(dòng)態(tài)選舉領(lǐng)導(dǎo)者并合并模型參數(shù),從而為群體網(wǎng)絡(luò)提供彈性和安全性。此外,通過僅共享學(xué)習(xí)成果,HPE Swarm Learning允許用戶在不損害隱私的情況下利用大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,有助于消除偏差和提高模型的準(zhǔn)確性。
“蜂擁而至”數(shù)據(jù)賦能人工智能,造福人類
HPE Swarm Learning可以促進(jìn)組織協(xié)作并提升洞見力,例如:
? 醫(yī)療行業(yè):醫(yī)院的AI模型可以從影像記錄、CT 、MRI掃描和基因數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí),并將學(xué)習(xí)成果共享給其他醫(yī)院,在保護(hù)患者信息的前提下,提升診斷的準(zhǔn)確性和治療水平。
?金融行業(yè):通過與多個(gè)金融機(jī)構(gòu)分享欺詐相關(guān)的AI模型學(xué)習(xí)成果,銀行與其他金融服務(wù)組織可以應(yīng)對(duì)——未來十年內(nèi)全球損失預(yù)計(jì)超過4000億美元的信用卡欺詐。
?制造業(yè):制造企業(yè)可以從預(yù)測(cè)性維護(hù)中受益,比如深入了解設(shè)備維修需求,并在發(fā)生故障和導(dǎo)致停機(jī)前解決問題。通過利用群體學(xué)習(xí),維護(hù)人員可以從多個(gè)制造站點(diǎn)的傳感器數(shù)據(jù)中收集學(xué)習(xí)成果來獲得更好的洞見力。
完整的即用型機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)解決方案
HPE同時(shí)宣布推出全新的HPE機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)系統(tǒng),以此幫助企業(yè)輕松構(gòu)建和大規(guī)模訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型,從而更快地實(shí)現(xiàn)價(jià)值。這一新系統(tǒng)專為人工智能打造,是一種端到端解決方案,集成了機(jī)器學(xué)習(xí)軟件平臺(tái)、計(jì)算、加速器和網(wǎng)絡(luò),可以更快、更大規(guī)模地開發(fā)和訓(xùn)練更準(zhǔn)確的人工智能模型。
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