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万物互联的IoT时代,如何在云中聚合大量数据?

NTT官方8月24日消息,NTT实现了一种边缘计算环境下的异步分布式深度学习技术(Edge-consensus Learning)。在当前的机器学习中,尤其是深度学习中,通常在一个地方(云)收集数据并学习如图像/语音识别之类的模型。

NTT官方8月24日消息,NTT实现了一种边缘计算环境下的异步分布式深度学习技术(Edge-consensus Learning)。在当前的机器学习中,尤其是深度学习中,通常在一个地方(云)收集数据并学习如图像/语音识别之类的模型。

万物互联的IoT时代,如何在云中聚合大量数据?

但是,万物互联的IoT时代,很难在云中聚合大量数据。同时,从隐私保护的角度来看,将数据存储在本地服务器/设备上的需求也越来越大。这项研究的目的是开发学习算法以获得共识模型,即使服务器组中累积了统计不一致的数据,并且在服务器之间异步通信/交换与模型相关的变量,也可以获得与在一个地方收集所有数据并进行学习而获得的模型相似的等效模型。与模型相关的代码将在Github上发布,以进行多方面的验证。

今后NTT将与合作伙伴继续进行研发和演示实验,以期在有望利用边缘计算的大规模AI应用领域中进行实际应用。
       责任编辑:tzh

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